基于模糊综合评判城市社区评价模型仿真研究

研究城市社区认同性优化问题。针对目前城市社区认同性受到了多方面因素的综合影响,传统的认同评价算法很难全面的综合评价城市之间的差异,提出了一种模糊综合评判城市社区综合评价优化模型。主要技术在于采用了模糊综合评判算法首次应用在城市社区评价体系中。算法以城市社区优化设计为研究对象,在全面分析城市社区的相关需求的基础上,采用了改进的层次分析法多模型进行数学优化,并以城市社区居民住宅满意度为核心,建立了关于模糊综合评判的城市社区认同性多指标优化模型。最后案例实验结果表明,提出的新的模糊综合评判算法可以较好的评价出城市社区的满意度,具有一定的实际应用价值。     

网络化制造中动态联盟盟员选择研究

就盟主企业建立动态联盟的过程、盟友的评价指标体系、优化决策的算法进行了分析与研究,建立了盟友选择的数学模型,提出模糊综合评价算法及分层模糊综合评价的改进算法。最后将算法应用于实践,证明了其可行性和有效性。     

多供应点、多需求点应急物资调运模型及算法

研究了多供应点、多需求点应急物资调运问题的优化目标、决策模型及求解算法。首先,从需求点的角度考虑应急物资的需求紧迫程度、运达时间和需求满足情况,提出了应急保障综合评价函数。在此基础上,兼顾不同供需情况以及应急物资和运输工具种类的多样性,构建了以应急保障综合评价函数值最小为目标的决策模型。最后,针对模型特点提出了嵌入解构造算法的改进粒子群优化算法(IPSOA-ESCA)。仿真实验验证了应急保障综合评价函数的合理性、模型的普适性和算法的有效性。     

数据查询优化算法综述

综合提出了评价查询优化算法的4个标准,并基于这4个标准作了比较分析,便于更容易、更快捷地找到适用特定问题的优化方法。     

基于蚁群算法的多目标网页综合评价策略

蚁群算法是Marco和Dorigo等学者在真实蚂蚁觅食行为的启发下提出的一种群智能优化算法。为了提高搜索引擎系统中的查全率和查准率,采用理论分析和实验相结合的方式,研究了蚁群算法在搜索引擎系统中的应用。引用蚁群算法量化用户偏爱度,提出了一种基于网页的链接结构、内容关联度和用户偏爱度三个指标的多目标优化模型的网页价值综合评价体系。从理论上阐述了蚁群算法应用于搜索引擎系统的可行性及适应性。最后实验仿真证明了该网页价值综合评价策略的有效性和优越性。     

PSO算法优化的大气质量评价的普适公式*

采用具有全局搜索功能的粒子群优化算法对计算大气污染损害率的计算公式中的参数进行优化,得到了对于多种大气污染物均适用的具有普适性的大气污染损害分指数计算公式及大气质量综合污染损害指数评价模型。实验结果表明：该大气质量综合污染损害指数评价模型用于大气质量评价是可行的,不仅公式形式简单、计算简便,而且原理直观、评价结果准确,具有较好的应用潜能。     

动态评价粒子群优化及风电场微观选址

提出了动态评价方法处理一类约束优化问题.将目标函数值和约束违反量进行动态归一化处理,再进行加权求和,动态评价解的优化性能.不仅解决了惩罚因子确定困难的问题,而且增加了优化算法的多样性,提高了优化算法搜索全局最优解的能力.将动态评价方法引入粒子群算法,求解风电场微观选址优化问题.仿真结果表明,动态评价方法提高了风电场发电量和风能利用效率.此外,该方法可广泛应用于其他优化算法以求解约束优化问题.     

基于AMFOA考虑主客观因素的配电网多目标规划

针对配电网重构的多目标优化及方案决策问题,提出一种基于自适应多种群果蝇算法(AMFOA)并考虑主客观因素的多目标两级优化方法.第一级优化采用自适应多种群果蝇算法对网络结构进行迭代优化,通过协调不同指标得到一组帕累托非支配解.第二级优化引入AHP-CRITIC算法完成每个非支配解的主客观综合评价,结合TOPSIS法确定最...     

评价优化算法的一般性方法及其应用

现有的评价启发式算法性能的方法有许多种,但是它们的评价标准各不相同.从启发式算法的共性出发,通过分析影响算法性能的各方面因素,提出评价启发式优化算法的一般性方法. 介绍了为寻找最简洁版本优化算法而得到的学习算法(LA),并且将该方法运用到对学习算法性能的评价中,得出了学习算法是一种优于经典的遗传算法(GA)和微粒群算法(PSO)的有效的启发式优化算法.     

一种多目标优化路由算法

在网络运行策略和路由算法的设计中,路径评价标准是一个关键问题。由于网络运行策略有着多方面性能的要求,如何同时实现多个性能目标的优化是当前研究的一个难点。本文基于多目标网络评价策略提出了一种对业务传输路径进行综合性能评价的通用方法,该方法综合考虑了网络整体性能、用户QoS要求等多维目标,并可根据各业务要求灵活运用策略选择路径。经模拟仿真实验验证,该方法算法简单,易行,具有实用价值。     

多粒度覆盖粗糙模糊集模型不确定性研究

针对覆盖粗糙模糊集中存在的上下近似不一致问题.引入一种更为合理的覆盖粗糙模糊集模型,讨论了该模型的结构与相关性质,定义了基于此模型的粗糙度度量方法.基于覆盖粗糙模糊集中粗糙度相等的情形,提出模糊集中极大模糊集的概念,并利用模糊集与极大模糊集的距离问题定义了模糊集的优劣次序,从而有效解决了模糊集在覆盖粗糙模糊集中粗糙度的度量问题.通过引入粗糙熵等相关概念,证明了此模型中仍然存在随最简覆盖变细,两种度量单调减少的规律,并通过实例进行了验证.从而为进一步揭示粗糙集、粗糙模糊集及覆盖粗糙模糊集之间的不确定性度量规律提供了理论依据.     

基于VPRS的渔场老化风险规则挖掘

在研究如何更好地开发利用网箱渔场的过程中，人们已经认识到污染所引起的环境风险和其他影响因子。对于网箱渔场的风险评估，粗糙集理论是一种数据推理的有力工具。文章介绍了利用变精度粗糙集进行风险规则挖掘的一种方法。论述了Pawlak粗糙集和变精度粗糙集的有关概念，量化描述了渔业环境中老化程度和风险等级，给出了基于精度粗糙集的网箱渔场老化风险规则的挖掘方法。     

基于粗隶属函数的粗糙集模型的推广

通过粗隶属函数,将粗糙集理论与模糊集理论联系起来,建立一种粗糙集理论与模糊集理论间的关系。把粗隶属函数视为论域上的一个特殊模糊集,用它的!-截集和强"-截集的概念,将经典粗糙集模型进行推广,提出基于等价关系的隶属度粗糙集模型,验证一些有用的性质,并证明该模型比Pawlak粗糙集模型具有更好的精度。最后将基于等价关系的隶属度粗糙集模型拓展到基于一般二元关系的广义隶属度粗糙集模型,并给出其相应的性质。     

多重粗糙模糊集模型

为了充分揭示知识颗粒间的重叠性、对象的重要度差别及其多态性,基于多重集合,对Dubois粗糙模糊集意义下的粗糙模糊集模型的论域进行了扩展,提出了基于多重集的粗糙模糊集模型,给出了该模型的完整定义、相关定理和重要性质,其中包括多重粗糙模糊近似集、近似精度和可定义集的定义及其各种性质的证明、多重集意义下的粗糙模糊近似算子之间的关系及其与Dubois意义下的粗糙模糊近似算子之间的关系等。多重粗糙模糊集可用于从具有一对多依赖性关系的且具有模糊特性的数据中挖掘知识。     

模糊信息粗传递模型及其应用

在实际的信息传递中人们需要更加准确可靠的信息,而且被传递概念是模糊集合,根据这些信息传递情况,利用粗模糊集理论提出了一种模糊信息粗传递模型,由该模型得到提高模糊信息传递精确度方法。最后给出了该模型的应用。模糊粗传递是粗模糊集的一种新的应用。     

Soft rough fuzzy sets and soft fuzzy rough sets

Fuzzy set theory, soft set theory and rough set theory are mathematical tools for dealing with uncertainties and are closely related. Feng et al. introduced the notions of rough soft set, soft rough set and soft rough fuzzy set by combining fuzzy set, rough set and soft set all together. This paper is devoted to the further discussion of the combinations of fuzzy set, rough set and soft set. A new soft rough set model is proposed and its properties are derived. Furthermore, fuzzy soft set is employed to granulate the universe of discourse and a more general model called soft fuzzy rough set is established. The lower and upper approximation operators are presented and their related properties are surveyed.     

双论域上量化粗糙集模型及应用

双量化方法能够比较全面地刻画近似空间中决策对象的不确定性本质。在双论域框架下讨论了双量化粗糙集的基本模型。通过现实中理疗诊断决策问题给出了双论域量化粗糙集研究的背景和意义,进而通过结合经典变精度粗糙集和程度粗糙集给出了双论域量化粗糙集的基本定义。系统地讨论了其上下近似的基本性质以及与已有粗糙集模型的关系,并给出了其上下近似的矩阵计算方法。基于所建立的理论模型与方法,给出了双论域量化粗糙集在疾病诊断决策中的应用,通过应用算例说明了理论模型的应用过程。     

不完备信息系统中基于模糊测度的知识不确定性度量

考虑到不完备信息系统中属性的相似关系和缺失值对系统不确定性的影响,如果仍然利用分块大小来衡量知识的信息量或粗糙性将变得不合理。本文在信息系统中定义了模糊测度系统信息熵、知识粗糙熵和粗集粗糙熵,证明了模糊测度粗糙熵的合理性及其性质,并举例说明如何选择合理的测度计算模糊测度粗糙熵,最后运用到知识的约简,为信息系统的约简提供了一种新的途径。     

基于可变精度粗糙集的驾驶员多源信息融合研究

研究了应用可变精度粗糙集获取驾驶规则的方法。该方法的特点是可以处理由于类重叠引起的样本信息不精确、不一致情况下的规则获取。粗糙集理论一直用于研究不确定或不精确信息的数据分析问题,其主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出概念的分类规则。而可变精度粗糙集作为对经典粗糙集理论的扩展,体现了等价类与集合的重叠度程度上的差别。给出了基于可变精度粗糙集的获取规则的方法,以驾驶过程的多源信息融合实例说明其使用方法,并验证了其有效性。