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随机需求随机补货间隔零售商补货控制策略研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究分销系统中零售商的补货控制策略.分销系统中各零售商可独立决定自己的补到水平.零售商需求率是随机变量.服从某一泊松分布;分销中心循环为各零售商送货.送货间隔是随机变量.认为所有未满足的需求销售机会都丢失,零售商既要支付库存持有费用.又要支付缺货损失费用.给出了收益数学期望值函数,求出了送货间隔是均匀分布随机变量时使收益数学期望值最大化的零售商补到水平控制策略. 相似文献
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带有随机跳跃干扰的线性二次随机最优控制问题 总被引:2,自引:2,他引:0
给出一类布朗运动和泊松过程混合驱动的正倒向随机微分方程解的存在唯一性结果,应用这一结果研究带有随机跳跃干扰的线性二次随机最优控制问题,并得到最优控制的显式形式,可以证明最优控制是唯一的.然后,引入和研究一类推广的黎卡提方程系统,讨论该方程系统的可解性并由该方程的解得到带有随机跳跃干扰的线性二次随机最优控制问题最优的线性反馈. 相似文献
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针对基本BA网络模型模拟现实网络的局限性, 采用新节点的度数增加服从泊松分布的随机函数来代替传统BA模型中的常数, 修改了节点度数的增长方式, 提出了一种基于边数随机增长的改进网络模型。从理论分析和实验验证两方面对该模型进行了分析和研究。理论证明过程中, 利用率方程法计算度分布并得到了解析解, 而计算机仿真则验证了度分布解析解的正确性。仿真结果表明改进后的网络模型符合现实网络的一定特性。 相似文献
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基于广义模糊吉伯斯随机场图像分割新算法 总被引:6,自引:0,他引:6
吉伯斯分布作为一种引入图像空间信息的先验模型已广泛运用于贝叶斯图像分割中.然而,由于传统该模型只在确定类上有定义,而在模糊类上未曾涉及,使得在运用该模型对一些模糊图像或退化图像进行处理时,分割效果不理想,甚至无能为力.该文针对这些不足,从模型本身出发,在传统的吉伯斯随机场模型中引入模糊概念,并针对实际多值分割特点,提出一种高效、无监督的广义模糊算法,从而实现对多值图像的精确分割.文中首先介绍一种二值的广义模糊吉伯斯随机场模型;然后将这种二值模型进行多值扩展,提出分段模糊与广义模糊吉伯斯两种实用的多值分割算法;最后将其运用于一系列医学图像分割.实验表明,文中提出的广义模糊分割算法比基于传统随机场的算法有更好的图像分割能力. 相似文献
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针对现有故障树分析模型无法解决复杂环境下的多重不确定性问题,利用随机模糊变量的本原机会概念,提出了随机模糊故障树顶事件本原机会的求解算法。该算法的基本思想是先通过模糊模拟产生一组符合要求的模糊数,然后利用这些模糊数做参数进行随机模拟求得顶事件的本原机会。最后,通过实例证明了该算法在解决双重不确定方面比任何模糊故障树算法都有优势。 相似文献
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需求随机车辆调度问题的遗传算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文中主要研究了需求随机的车辆调度问题,其中服务需求量满足二项式分布.首先分析了随机分布规律中分布参数与车辆调度服务失败的允许次数之间的关系,并在此基础上建立了需求随机的车辆调度问题数学模型,由于对允许服务失败的次数没有明确限制,使得模型能适应多种实际问题.针对建立的数学模型设计了问题求解的遗传算法,算法中对遗传算子进行了改进.数值计算结果表明:文中所提出的模型和设计的遗传算法能够有效地解决服务需求随机的车辆调度问题. 相似文献
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传统的属性约简由于其时间复杂度和空间复杂度过高,几乎无法应用到大规模的数据集中.将随机抽样引入传统的模糊粗糙集中,使得属性约简的效率大幅度提升.首先,在统计下近似的基础上提出一种统计属性约简的定义.这里的约简不是原有意义上的约简,而是保持基于统计下近似定义的统计辨识度不变的属性子集.然后,采用抽样的方法计算统计辨识度的样本估计值,基于此估计值可以对统计属性重要性进行排序,从而可以设计一种快速的适用于大规模数据的序约简算法.由于随机抽样集以及统计近似概念的引入,该算法从时间和空间上均降低了约简的计算复杂度,同时又保持了数据集中信息含量几乎不变.最后,数值实验将基于随机抽样的序约简算法和两种传统的属性约简算法从以下3个方面进行了对比:计算属性约简时间消耗、计算属性约简空间消耗、约简效果.对比实验验证了基于随机抽样的序约简算法在时间与空间上的优势. 相似文献
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需求预测是合成旅组织油料保障的基础环节,对合成旅成功遂行军事行动有着比较重要的影响.由于合成旅组成结构的特殊性,传统预测方法存在较大弊端,因此,提出了基于模糊聚类和直觉模糊推理的合成旅油料需求预测方法.首先,通过模糊C均值聚类算法实现对历史案例的初步筛选,以提高案例检索速度.然后,构建了案例特征属性的主客观综合权重模型和基于直觉模糊集的案例检索模型,保证了案例检索的准确度.最后,构建了基于整体数据特征的合成旅油料需求预测模型.通过算例分析验证上述预测方法的可行性和实用性,证明了该方法有助于提高检索速度和预测准确度. 相似文献
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动车组制动系统在可靠性分析过程中存在故障数据的不确定性问题,主要表现为数据的来源不同和事件语义表述不同等,导致很难获取系统事件发生概率的精确数值。因此传统的故障树分析方法对于这类问题的处理不能得到符合现实条件的准确数据结果,故提出运用模糊数学理论将事件的发生概率进行模糊化处理,并结合专家信心指数法通过故障树分析模型计算得出制动系统底事件的模糊概率重要度,并根据各底事件在不同故障状态情况下的模糊概率重要度的大小,找出影响系统可靠性的薄弱环节。通过对兰新客专上运行的动车组制动系统进行分析,结果与动车组制动系统实际运行情况相符合,验证了算法的可行性和有效性。为根据该线路故障的特点制定相应的检修和维护策略给出了理论依据。 相似文献
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基于遗传算法的模糊系统优化设计方法 总被引:32,自引:0,他引:32
提出了一种带有混合变长编码和模糊变异算子的新型模糊遗传算法,并钭其应用到模糊系统的优化设计中。仿真结构表明,这种方法具有即使系统缺乏任何先验知识,也能通过评价学习,遗传优化获得满足系统动态性能的优化控制规则的特点。 相似文献
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运动估计问题具有不适定性,单纯采用最大后验概率算法,实际上并未解决运动矢量的不连续、矢量的失真与随机噪声等棘手问题。本文应用模糊数据融合与Gibbs分布的基本思想,将运动场风险约束条件的概率分布模式有效地纳入阶段非凸函数(GNC)算法的局部迭代过程中,从而提高了运动估计效果。首先建立Gibbs的自适应能量模型,该模型可将基于特征和基于梯度的两类矢量按照优化约束条件进行融合;其次利用各种运动经验知识构造矢量的模糊风险决策表,该决策表可对Gibbs能量方程的每一步迭代收敛结果进行监督和修正,从而实现模糊数据融合。从收敛性和鲁棒性两方面说,模糊融合后的结果在原有基础上有明显提高。 相似文献