带有最小风险准则的两阶段模糊运输模型

基于可信性理论和两阶段模糊优化方法,提出一类新的带有最小风险准则的两阶段模糊运输模型。由于提出的模糊运输问题包含带有无限支撑的模糊变量参数,因此它是一个无限维的优化问题。为了求解这个模糊优化问题,这里将讨论两阶段模糊运输问题的逼近方法并且将逼近方法嵌套到遗传算法中产生一个基于遗传算法的混合智能算法求解提出的带有最小风险准则的两阶段模糊运输问题。给出一个数值例子来表明所设计模型和算法的实用性。     

带有VaR方法的模糊NPV模型及其混合智能算法

基于可信性理论建立一类带有模糊VaR方法的NPV模型,并设计含有逼近方法、神经网络和遗传算法的混合智能算法对提出的模型进行求解。给出一个数值例子表明模型和算法的有效性。通过改变目标函数和可信性约束中的可信性水平对最优解进行灵敏度分析。     

求解模糊机会约束规划的混合智能算法

模糊机会约束规划是一类重要的模糊规划,它广泛地存在于许多领域中,微粒群算法已实现了对其的有效求解,但求解速度仍不能满足大规模模糊机会约束规划问题的求解,为了寻找更为高效的求解模糊机会约束规划的算法,通过采用模糊模拟产生样本训练BP网络以逼近模糊函数,然后应用微粒群算法并以逼近模糊函数的神经网络作为适应值估计及检验解的可行性,从而提出了一种求解模糊机会约束规划的混合智能算法。最后通过仿真结果说明了算法的正确性和有效性。     

逆向工程中约束驱动数据点云曲面特征优化

为了获得产品原始设计意图,提高重构模型的整体质量,提出一种实用的逆向工程中约束驱动数据点云曲面特征优化方法,其中包括约束分解和有效的数值求解.在约束分解部分,通过设计结构矩阵分割算法消除几何约束系统中曲面特征间的耦合约束,提出了基于多尺度特征的凝聚算法来实现几何约束系统的简化和分解;在数值求解部分,基于罚函数法建立了约束优化的数学模型,采用BFGS法进行了数值求解.对优化后的逼近误差与约束满足误差进行分析的结果表明,采用文中方法可以低数量级的逼近误差的放大,实现约束满足误差的减小,获得一种全局优化的结果.     

机会约束下贷款组合优化决策的方差最小化模型

通过把贷款的收益率刻画为模糊变量,提出了机会约束下贷款组合优化决策的方差最小化模型。针对贷款收益率是特殊的三角模糊变量的情况,给出模型的清晰等价类,对等价类模型用传统的方法进行求解。对于贷款收益率的隶属函数比较复杂的情况,应用集成模糊模拟、神经网络、遗传算法和同步扰动随机逼近算法的混合优化算法求解模型。数值算例验证了模型和算法的有效性。     

模糊机会约束数据包络分析模型及其应用

为求解模糊环境下输出倾向的数据包络分析（DEA）模型,利用可信性测度建立了一类新的输出倾向的可信性DEA（CDEA）模型,其中目标函数采用了模糊机会约束规划的概念,且所有的约束条件中都含有模糊输入和模糊输出数据。当模糊输入和模糊输出数据为相互独立的梯形模糊变量时,把所建立的CDEA模型转化为其清晰等价形式,进而研究了模型的两个基本性质;通过一个应用实例来说明所建立CDEA模型的有效性。     

商业银行贷款组合优化决策的机会准则模型

通过把贷款的收益率刻画为模糊变量,提出了商业银行贷款组合优化决策的机会准则模型,即可能性准则模型、必要性准则模型和可信性准则模型。对于贷款收益率是特殊的三角模糊变量的情况,给出了模型的清晰等价类,这些等价类可以用传统的方法进行求解。对于贷款收益率的隶属函数比较复杂的情况,应用集成模糊模拟、神经网络、遗传算法和同步扰动随机逼近算法的混合优化算法求解模型。数值算例验证了模型和算法的有效性。     

带有补偿的模糊产销计划模型及其混合算法

基于两阶段模糊优化方法建立一类带有补偿的模糊产销计划期望值模型,并设计含有逼近方法和粒子群优化算法的混合算法对提出的模型进行求解。给出一个实例表明模型和算法的有效性。通过改变粒子群优化算法的粒子数和迭代次数对最优解和目标函数值进行算法分析。     

一种多目标多约束问题的优化算法研究

针对优化设计中常见的多目标多约束优化问题,提出了一种求解新方法：利用KS函数的凝聚特性,将优化问题中的全部或部分约束凝聚为一个近似的、逼近精度仅由一个参数控制的约束,然后,再对约束压缩后的优化问题选用适当的约束优化方法求解。仿真结果表明,由于压缩了求解规模,此法收敛稳定且速度快,用于求解一类多目标多约束优化问题具有很好的效果。     

一个基于约束图的参数化设计模型

基于图论的约束求解方法是目前参数化设计的主要方法,此方法已经应用于许多商品化软件中。该文提出了一个基于几何约束图的参数化设计模型,并给出了参数化模型的数据结构和约束求解算法。此算法可以有效地检查系统的过约束和欠约束情况。     

基于NSGAⅡ的高精铜板带配料优化问题

为实现高精铜板带配料过程的优化,建立了考虑降低成本、减少烧损、循环利用旧料且满足多种旧料可代用性等配料原则的配料优化模型,并利用拉格朗日松弛法对模型进行了变换.针对所建模型,设计了基于第2代非支配排序遗传算法（NSGAⅡ）的求解方法,重点研究了染色体表示、比较算子和基于模糊集合理论的Pareto选优方法.研究结果表明,与现有配料算法相比,此种求解方法可获得更优的结果且一次运行便可提供多种可行的配料方案.     

考虑元素烧损和仓储成本的特种铝合金配料优化

配料计算是特种铝合金熔炼的重要准备工序,直接影响产品的最终性能.为提高产品质量和配料效率,降低原料和仓储物流成本,建立考虑元素烧损和旧料循环利用等因素的特种铝合金配料优化模型.针对该模型的目标多样性和非线性等特点,设计以投料量和投料时间为决策变量的实数编码规则,提出一种基于第3代非支配遗传算法并融入分布式估计策略的多目标优化算法用于求解该模型.通过基于真实生产数据的仿真实验进行模型和算法验证.实验结果表明,所提出模型能够有效地解决特种铝合金配料优化问题,与传统的多目标优化算法相比,所提出求解算法能够获得更优的结果.     

Design and analysis of genetic fuzzy systems for intrusion detection in computer networks

The capability of fuzzy systems to solve different kinds of problems has been demonstrated in several previous investigations. Genetic fuzzy systems (GFSs) hybridize the approximate reasoning method of fuzzy systems with the learning capability of evolutionary algorithms. The objective of this paper is to design and analysis of various kinds of genetic fuzzy systems to deal with intrusion detection problem as a new real-world application area which is not previously tackled with GFSs. The resulted intrusion detection system would be capable of detecting normal and abnormal behaviors in computer networks. We have presented three kinds of genetic fuzzy systems based on Michigan, Pittsburgh and iterative rule learning (IRL) approaches to deal with intrusion detection as a high-dimensional classification problem. Experiments were performed with DARPA data sets which have information on computer networks, during normal and intrusive behaviors. The paper presents some results and compares the performance of different generated fuzzy rule sets in detecting intrusion in a computer network according to three different types of genetic fuzzy systems.     

广义递阶Mamdani模糊系统及其泛逼近性

从解决模糊系统的“规则爆炸”问题出发,本文首先给出广义递阶M amdan i模糊系统的定义,然后证明其与具有中间变量的广义M amdan i模糊系统等价,并借助方形分片线性函数构造性的证明了在最大模和积分模意义下该系统是泛逼近器.最后仿真实例证实了该系统的有效性.     

Takagi-Sugeno模糊连续系统的模糊采样控制

研究了T-S模糊连续系统的模糊采样控制问题．利用广义系统的描述方法、Lyapunov-Krasovikii泛函以及线性矩阵不等式(LMI)方法,建立了LMIs形式的依赖于采样时间间隔的模糊采样镇定条件,同时给出了模糊采样控制律的设计方法．所设计的模糊采样控制律可以镇定T-S模糊系统．而且,当连续时间模糊控制律可以镇定T-S模糊系统时,对于足够小的采样时间间隔,带有同样增益矩阵的模糊采样控制律也可以镇定T-S模糊系统．最后,通过两个仿真实例说明了所给方法的有效性．     

Fuzzy logical control based on optical information technologies

This paper is concerned with one problem in creating intellectual control systems: methods and design tools of fuzzy logical devices for building modern efficient and reliable control systems in poorly formalized problems and ill-structured problem domains. Flaws of the available microprocessor devices for fuzzy information processing are indicated and alternative design principles of fuzzy logic control systems based on high-speed spatially distributed wave guide optical structures are considered based on an example of an opto-electronic dephaser. High-speed spatially distributed wave guide optical structures are shown as being advantageous for solving the scientific and engineering problems for developing new design methods of fuzzy logical devices with enhanced technical characteristics for implementation of fuzzy logical control.     

混凝土砌块配料的计算机控制系统设计

介绍了利用89C52作为控制核心的混凝土砌块配料自动控制系统方案,并对其测量电路进行了分析,给出了较详细的程序流程。     

基于离散模糊多模型的船舶航向控制器设计

应用模糊控制系统探讨船舶航向控制器设计问题.建立船舶航向控制系统的离散T-S模糊模型,并基于输入采用双交叠模糊分划的模糊控制系统的性质,通过在最大交叠规则组中构造分段离散型Lyapunov函数,提出一个新的判定闭环离散T-S模糊控制系统稳定性的充分条件,该条件仅需在每个最大交叠规则组中分别寻找各自公共的正定矩阵.较之以往稳定性判定方法,所提出的方法不仅克服了需要寻找一个公共矩阵的不足,而且也大大减少了求解Lyapunov不等式的个数.应用并行分布补偿方法(PDC)设计一种船舶航向离散模糊控制器.仿真例子验证了此方法的有效性和优越性.     

A robust stabilization problem of fuzzy control systems and itsapplication to backing up control of a truck-trailer

A robust stabilization problem for fuzzy systems is discussed in accordance with the definition of stability in the sense of Lyapunov. We consider two design problems: nonrobust controller design and robust controller design. The former is a design problem for fuzzy systems with no premise parameter uncertainty. The latter is a design problem for fuzzy systems with premise parameter uncertainty. To realize two design problems, we derive four stability conditions from a basic stability condition proposed by Tanaka and Sugeno: nonrobust condition, weak nonrobust condition, robust condition, and weak robust condition. We introduce concept of robust stability for fuzzy control systems with premise parameter uncertainty from the weak robust condition. To introduce robust stability, admissible region and variation region, which correspond to stability margin in the ordinary control theory, are defined. Furthermore, we develop a control system for backing up a computer simulated truck-trailer which is nonlinear and unstable. By approximating the truck-trailer by a fuzzy system with premise parameter uncertainty and by using concept of robust stability, we design a fuzzy controller which guarantees stability of the control system under a condition. The simulation results show that the designed fuzzy controller smoothly achieves backing up control of the truck-trailer from all initial positions     

两类层次模糊Mass-Assignment系统是全局逼近器

基于mass assignment 理论,提出了两类层次模糊mass assignment系统,并运用构造性证明过程证明了其全局逼近性质.由于类型1层次模糊系统的规则数与输入变量数呈线性关系,类型2层次模糊系统按逼近精度要求引入子模糊系统,因此,此两类层次模糊mass assignm ent系统可被用来有效地克服模糊规则爆炸问题,即所谓的规则数与输入变量数呈指数关系问题.