基于遗传算法的最小生成树算法

以图论和遗传算法为基础 ,提出了一种求最小生成树的改进遗传算法 .该算法采用二进制编码表示最小树问题 ,用深度优先搜索算法进行图的连通性判断 ,并设计出相应的适应度函数、单亲换位算子和单亲逆转算子以及四种控制性进化策略 ,以提高算法执行速度和进化效率 .与Kruskal算法相比 ,该算法能在一次遗传进化过程中获得一批最小生成树 ,适合于解决不同类型的最小树问题     

权重信息不完全的梯形模糊数多属性决策方法

研究了权重信息不完全且对方案有偏好的梯形模糊数多属性决策问题.在α截集下引入偏差函数,通过构造目标规划模型求解属性的权重向量,进而求得α截集下方案的排序向量,再将不同α截集下的排序向量进行集结,得出方案的综合排序向量,最后通过算例说明该方法的可行性和有效性.     

语言直觉模糊数的可能度排序方法及其应用

提出新的排序方法对语言直觉模糊数进行排序并将其应用到多属性语言决策问题中。首先基于可能度和Atanassov偏序提出语言直觉模糊数的可能度定义并讨论一些相关性质, 然后通过构造可能度矩阵计算排序向量并结合精确函数提出基于可能度的排序方法, 并在已知属性权重和专家权重的情况下使用语言直觉模糊数加权聚合算子将决策信息聚合得到方案整体综合值。根据提出的可能度排序方法设计出一个语言直觉模糊信息下的多属性群决策方法, 通过一个具体案例说明该方法是合理有效的。     

指标权重不确定的电子对抗作战方案评估方法

为解决部分指标权重未知且为语言评价信息的电子对抗作战方案评估问题,给出了一种适用的决策评估方法.对具有信息不完全确定的语言型多指标进行了分析,建立作战方案的评估指标;提出了评估方法与步骤,其核心是通过计算方案值与理想点的距离、建立非线性规划模型、构造Lagrange函数从而求得未知的指标权重值;将语言评价信息转化为三角模糊数,计算两两模糊评价比较的可能度,进而得到方案的排序结果.最后的算例分析充分证明了该方法的有效性和实用性.     

利用NSGA-Ⅱ算法求解供水管网优化改造模型

为提高供水管网优化改造模型的客观性,给出更合理的优化结果,对供水管网改造单目标优化模型进行适当处理,将水力约束条件转化为独立的目标函数,建立供水管网改造多目标优化模型.利用面向多目标优化问题求解的非控制排序遗传算法-II(NSGA-Ⅱ)求解多目标管网优化改造模型.通过算例验证,算例管网中低压节点问题、管段负荷过大问题、管段改造投资问题,由于都作为目标函数进行求解,给出综合考虑三方面问题的优化结果.通过多目标建模思想以及面向多目标问题优化算法(NSGA-II)的引入,解决单目标模型无法描述管网改造为多目标问题的矛盾,克服采用权重系数或惩罚函数带来的不确定因素.并通过引入人工诱导基因变异算子,加快种群向可行解域的收敛速度,提高算法的收敛速度,而且改善解的合理性.     

基于改进的自适应粒子群算法的给水管网优化设计

针对粒子群算法在优化给水管网设计时易陷入局部最优难以寻找到最优解的问题,提出改进的动态自适应粒子群算法(modified dynamically adaptive particle swarm optimization,M-DAPSO).定义趋同因子和参数调整函数,使算法能根据种群内部信息自适应调整参数,提出自适应变异策略增加种群多样性.最后,将M-DAPSO算法应用到Hanoi管网优化中,仿真结果表明:该算法能以最小的计算代价求得最优的工程造价;与其他优化算法相比,M-DAPSO算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度.     

模糊综合评价法在供水管网安全评价中的应用

针对供水管网的安全隐患及特点,将模糊理论与综合评价方法相结合,通过MATLAB7.7的GUI界面,建立了可视化、直观性的安全模糊综合评价系统.进而以北方某市区域供水管网的安全评价为例,结合实际数据,建立了行之有效的3个层次、7个评价指标的评价体系,计算了该区域供水管网的安全等级.     

基于隶属度的数据库模糊结果排序方法

数据库模糊查询会产生很多查询结果,因此有必要将查询结果按照用户需求进行排序。首先给出了模糊查询定义,然后根据模糊集理论提出了基于隶属度的模糊查询结果排序方法,该方法综合考虑了查询指定的属性权重和查询结果对模糊查询的隶属度。实验及分析证明,提出的模糊查询结果排序算法能够较好地满足用户需求,具有较高的排序质量。     

基于计算决策专家综合权重的IVHFMAGDM方法

文章研究区间值犹豫模糊多属性群决策(IVHFMAGDM)问题。首先,依据离差最大化思想计算决策专家的客观权重,再根据决策专家的主观权重与客观权重相离程度确定决策专家的综合权重;其次,在考虑决策专家综合权重基础上利用区间数的熵值法计算属性权重;再次,在确定属性的综合值后,对不同方案在单个属性上进行两两测度,建立积型模糊互补判断矩阵并求解各方案在单个属性上的比较值,通过计算所有方案在所有属性上建立的积型模糊互补判断矩阵综合测度结果对方案进行排序;最后,通过一个数值算例对算法的有效性进行了验证分析,结果表明该算法操作简单,能够快速解决IVHFMAGDM问题。     

一种新的模糊自适应变权重组合预测算法

模仿人的决策过程,提出了一种模糊自适应变权重组合预测算法。算法通过各个单项预测算法在过去和最近时期与实际观测值的匹配程度自动地调整权重的分配,是一种变权重组合预测算法。仿真结果表明该算法简单有效,跟踪迅速。     

一种新的无线Ad hoc网络群头生成算法

从网络安全的角度出发提出了一种新的群头选择算法,并结合相应的负载平衡措施改善该算法的性能。该算法以图论为理论背景,使用Kruskal算法求出无线Ad hoc网络拓扑结构的最小生成树,在最小生成树上生成群,确保群内结点间通讯的代价保持在一个较低的水平。该算法采取的负载平衡措施最大限度地延长了群头的生命周期,并可在新老群头交替时保持整个网络的稳定性。     

城市燃气管网系统脆弱性分析与评估

脆弱性评价是一种指标全面、理论成熟、结果贴切的系统风险评估新方法。在对燃气管网系统脆弱性研究的基础上,建立适合城市的燃气管网系统脆弱性评价指标体系。运用层次分析法,计算评价指标的权重。根据模糊数学理论,建立城市燃气管网系统脆弱性评估数学模型,计算系统脆弱度和确定系统脆弱等级。将某城市一段实际燃气管网带入该模型进行脆弱性评估,实现对模型的实例应用和效果检验。     

基于管线对偶图模型的供水管网可靠性分析

为了利用复杂网络理论对供水管网进行结构测度和鲁棒性分析,提出一个新的管网模型——管线对偶图模型.该模型将顺序相连、无大角度转折的同口径同材质管段序列看作统一实体,即管线.将管线抽象为节点,两相交管线对应的节点用边相连,由此形成的无向图即为管线对偶图.使用这一模型对3个城市的供水管网进行结构测度,结果显示,管线对偶图具有明显的无标度特性.利用无标度网络鲁棒性分析方法中的模拟攻击方法,使用3种攻击策略进行实验.结果表明,管网在不同攻击策略下结构变化规律呈现较强的相似性,都会经过初始期、分裂期和崩溃期3个阶段;不同的攻击策略下供水管网进入分裂期和崩溃期的进程差异明显;基于节点度的攻击策略对管网的影响最大,基于节点介数中心性其次,随机攻击对管网的影响最小,高度连接的管线是供水管网中关键和脆弱的部分.对结构测度和模拟攻击的结果进行分析,发现谱隙和进入分裂期的去点率可作为衡量供水管网可靠性的重要指标.针对管线对偶图模型提出的可靠性分析方法可以用于指导供水管网的设计和运维.     

基于综合算法的补偿模糊神经网络建模方法

针对常规模糊神经网络和补偿模糊神经网络的不足,提出了一种综合聚类算法和梯度下降法的补偿模糊神经网络。该网络的学习分为两步:结构辨识和参数辨识。在结构辨识中,采用关系度聚类方法,自动地划分输入/输出空间,确定模糊规则的数目及每条规则中前提部分和结论部分的初始参数,即构造一个初始模糊模型;在参数辨识中,采用具有五层结构的补偿模糊神经网络,并根据梯度下降法调整所建的初始模糊模型参数,使其具有更高的精度。通过对一非线性系统的建模,仿真结果表明,该网络在建模精度和收敛速度上均优于常规模糊神经网络和补偿模糊神经网络。     

埋地输气管道腐蚀故障树模糊分析

腐蚀是引起埋地输气管道泄漏和破裂的主要因素.对引起埋地输气管道腐蚀失效的各个因素进行系统分析,建立以埋地输气管道腐蚀失效为顶事件的埋地输气管道腐蚀失效故障树,结合管道腐蚀破坏机理和故障树模糊分析原理,分析导致管道腐蚀产生的因素,得到模糊故障树的各阶最小割集和引起埋地输气管道发生腐蚀失效的主要因素.通过算例分析表明该方法具有较大的灵活性和适应性,更加符合工程实际,是对传统故障树分析方法的进一步完善.     

基于模糊多属性决策的岩质边坡稳定影响因子的筛选

根据露天矿边坡的特点．用梯形模糊数表示影响和制约边坡稳定性影响因子的各主要因素指标．运用模糊多属性Buckley决策的方法，确定方案一属性之间的模糊指标值和属性一属性之间的相对重要程度模糊权值，计算各方案的模糊效用值及其隶属函数．并对其比较、排序，从而确定对边坡稳定影响因子的重要程度，为实际工程设计、施工和管理提供了科学的决策依据．     

Rough Set Based Fuzzy Neural Network for Pattern Classification

A rough set based fuzzy neural network algorithm is proposed to solve the problem of pattern recognition. The least square algorithm (LSA) is used in the learning process of fuzzy neural network to obtain the performance of global convergence. In addition, the numbers of rules and the initial weights and structure of fuzzy neural networks are difficult to determine. Here rough sets are introduced to decide the numbers of rules and original weights. Finally, experiment results show the algorithm may get better effect than the BP algorithm.     

基于模糊神经网络的冷冻水泵变频调速研究

本文通过系统地分析模糊控制和神经网络控制系统的结构、算法等问题,探讨了把模糊控制和神经网络控制技术结合起来的理论与实现,用神经网络的层和节点分别对应模糊系统的各个部分,将模糊控制规则和隶属函数隐含地分布在整个网络中,用神经网络实现模糊推理,以神经网络的在线自学习能力实现模糊控制规则的改变。设计了模糊神经网络,并应用到冷冻水泵变频调控制系统中,实现了水泵电机的转速智能控制。     

一类全系数模糊规划问题及其求解方法

模糊规划是不确定规划的重要一类,对许多带有模糊信息的实际问题都能进行有效地处理,对模糊规划的求解方法进行讨论不仅具有理论意义,还具有实际意义.为寻求一类全系数模糊规划问题的求解方法,利用三角(或梯形)模糊数的排序准则并结合禁忌搜索算法设计了一种求解系数均为三角(或梯形)模糊数的规划模型的人工智能算法.数值算例表明笔者所提方法行之有效.     

房地产投资环境的模糊多群体准则评价方法

以改进的层次分析法(IAHP)和模糊数学理论为基础,建立了针对房地产投资环境的多目标多准则多层次的群体准则模糊评价模型。该模型以梯形模糊数作为多位专家对房地产投资环境评价,构造评价矩阵,突显了主观判断的模糊性和不确定性;通过IAHP法计算每位专家各自对各准则层下评价指标权重的不同意见值和专家权重值,提高了优选方案的可信度。最后,运用模糊数学的距离公式,将各投资环境的群体评价模糊数进行处理,得到整个方案集的排序。本文还通过实例证明了该方法的可行性和有效性。