基于区间数的多目标灰色局势决策模型

基于区间数的距离和灰熵分析,将灰色局势决策拓展到决策信息为区间数的情况,给出了灰色局势决策目标权重的优化方法.考虑各局势的效果测度与正理想效果值的接近性以及目标权重本身的不确定性,建立了多目标优化模型,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到了灰色局势决策的目标权重表达式.利用区间数的可能度对每个事件的局势进行排序,进一步完善了传统的灰色局势决策理论.最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性.

     

基于对象的扩展Petri网协同设计过程分析

针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.

     

交通诱导预测控制仿真研究

将动态交通分配实施过程纳入预测控制框架下以满足实时交通诱导的目的,提出一种交通诱导预测控制算法．该算法是在滚动时域基础上进行的,包括实时交通分配、交通流模拟运行及评价以及进化最佳路径３ 个重要环节．仿真结果表明,交通诱导预测控制是一种良好的计算机控制方法学,其优化过程预先考虑了目前交通分配对未来路网的影响,因而可有效地防范交通拥堵,实现考虑反馈的路网交通流实时分配优化,同时为出行者提供最佳路径．

     

灰色随机多准则决策的优劣势排序法

针对准则值具有灰色性和随机性两种信息不确定的多准则决策问题,提出一种灰色随机多准则决策方法.通过对灰数与白数比较的定义,将随机支配规则推广到对灰色随机变量型准则值的处理中,得出方案之间的随机支配关系;利用一般性准则对该随机支配关系进行转换,构建出优势矩阵和劣势矩阵,得出每一方案的优势流和劣势流,进而确定出方案的排序.最后通过算例说明了所提出方法的可行性和有效性.

     

基于Agent的分形供应链自适应协同计算

应用分形、智能Ａｇｅｎｔ和神经网络自适应控制技术,研究分形供应链适应环境变化的结构模式和策略模式．探讨了分形供应链Ａｇｅｎｔ关联结构,提出了分形供应链双层自适应协同计算模式,论述了资源Ａｇｅｎｔ,信息协调Ａｇｅｎｔ,人机交互Ａｇｅｎｔ和领域计算Ａｇｅｎｔ之间的相互作用关系．以一个分形模块的策略协同为分析对象,研究了领
域单元的自适应协同计算模式,分析了分形模块的成本模型,并对基于Ａｇｅｎｔ交互的神经网络模型部分进行了算例仿真．

     

云决策分析方法

提出一种基于不确定性人工智能的决策分析方法.该方法利用云理论中的云变换和概念提升方法来刻画属性因素的概念云模型,并对每个因素都分配相应的云权重;使用X-条件云和极大判定法,找出每个因素的最佳评判语言云模型;让云权重参与综合评判,最终通过云计算得到基于云滴分布的综合评价结果.实验结果表明,与传统的模糊决策分析相比,它更具有易理解性,广普适性和高准确性等特点.

     

一种基于模糊密度动态调节的融合目标识别方法

针对工程应用的需要,给出一种根据实时动态数据确定模糊密度调节系数的方法,并建立了基于模糊密度动态调节的融合目标识别算法.最后通过仿真实验给出了各种模糊积分用于目标融合识别时的识别结果,验证了所提出方法的有效性.

     

基于云/神经网络的多属性模糊规则分类

针对模糊规则分类中数据边界硬性划分的局限性问题,建立了云-神经网络模型,并提出了基于云-神经网络的模糊规则分类算法.在不影响数据模糊性和随机性的基础上,将数据转化为规则,并利用神经网络的学习能力,进行多属性模糊规则分类.与传统方法相比,该方法在保证数据模糊性和随机性的基础上,提高了模型精度和分类准确率.应用实例表明了该方法的有效性和可行性.

     

不确定多传感器目标识别的区间相离度法

针对目标特征值和测量值均以区间数表达的多传感器目标识别问题,提出了一种不确定性融合方法．该方法定义区间相离度,通过对特征值的区间聚类和诱导有序加权平均算子集结得到属性的权重,利用综合相离度给出目标识别方法．能够克服属性权重选取的主观性,提高了目标识别结果的可信度．仿真实例验证了所提出方法的有效性和实用性．

     

多目标混沌差分进化算法

将差分进化算法用于多目标优化问题,提出了多目标混沌差分进化算法(CDEMO).该算法利用混沌序列初始化种群,并用混沌备用种群进行替换操作.该操作不仅起到了维持非劣最优解集均匀性的作用,而且增强了算法的搜索功能.对CDEMO的性能进行研究,数值实验结果表明了CDEMO的有效性.

     

一类新的粒子群算法

提出一种新的模糊粒子群优化算法---收敛模糊粒子群优化算法.重点研究了收敛因子的确定和模糊隶属度函数的选择对算法性能的影响.在考虑计算效率的同时,提高了算法的精度.利用4个基准函数测试了收敛模糊粒子群优化算法的性能,并与模糊粒子群优化算法$收敛粒子群优化算法以及基本粒子群优化算法进行了对比.实验结果表明#新算法具有很好的性能.

     

一种新的快速模糊规则提取方法

提出一种高效的规则提取算法,采用熵测量改进Chi-merge特征区间离散化方法,模糊划分输入空间.先为每个数据生成单条规则,再聚集相同前项的单条规则产生带概率属性的分类规则.提取的规则无需任何调整,应用模糊推理便可获得较理想的分类效果,同时支持增量式规则更新.最后给出了新方法的性能测试结果.

     

基于不同加权因子的随机多模型自适应控制

针对一类噪声方差未知的随机系统,基于不同加权因子设计多个参数辨识器辨识模型参数,在此基础上,构成多模型自适应控制器.在每个采样时刻基于指标切换函数选择最佳辨识模型,并将基于此最佳模型设计的控制器切换为当前控制器. 同时,证明了多个模型控制器之间相互切换时整个闭环系统是全局收敛的 .仿真结果表明,同单一自适应模型控制器相比,这种基于多个不同加权因子的多模型自适应控制器在模型参数发生跳变时可很好地改善被控对象的控制品质.

     

传感器网络中无线电干涉定位系统的多径误差分析

根据多径信号的物理特性,从理论上推导了镜反射的多径误差简便模型,基于该模型进行了无线电干涉定位系统的多径误差分析.讨论了衰减因子,天线高度和水平距离等多径参数对测量结果的影响,并且进行了仿真计算和分析.结果表明,高精度定位必须考虑多径效应.

     

深海采矿车行走的专家模糊控制

深海采矿车的作业过程,受作业环境和采矿车自身的影响,具有随机性、非线性和时变等特性,针对该复杂过程,提出了专家模糊控制算法．该算法参考履带车辆的运动学方程,结合履带车辆人工操作经验整合的专家规则,构成专家系统,实现采矿车绝对速度和航向角的闭环控制;采用模糊控制算法,对采矿车的左、右履带速度进行控制．仿真结果验证了该方案的可行性和有效性．

     

基于群灰色关联分析的化工设备故障诊断

针对化工生产设备,提出一种基于群灰色关联分析的化工生产设备故障诊断方法,较好地解决了化工设备状态预测和故障模式识别问题.与传统的灰色关联分析相比,该方法提高了灰色关联分析的准确性和可靠性,降低了对单个参考信号的依赖性.最后将该方法应用于化工设备化学反应器的故障识别,识别结果显示,该方法比传统的灰色关联分析效果更佳,更可靠,具有简便易行,计算量小,不需复杂的诊断设备等优点.

     

自适应分区多代理模型交互式遗传算法

为提高交互式遗传算法的性能,提出一种自适应分区多代理模型交互式遗传算法&.该算法基于关键维分割进化初期的搜索空间,同时基于进化进程,逼近精度以及用户评价敏感度,自适应地分割进化中后期的搜索空间.在子空间上,采用多类代理模型学习用户对进化个体评价,并用于评价后续进化的部分或全部个体.将该算法应用于服装进化设计系统,实验结果表明,算法在种群多样性,减轻用户疲劳及用户对优化结果满意度等方面均具有优越性.

     

钢铁企业集团订单分配模型研究

在集团统一销售的管理模式下,如何将订单在多个成员企业之间进行分配是钢铁企业集团需要研究的重要问题．为此,在对钢铁企业集团订单分配原则进行归纳总结的基础上,建立了以集团订单排产量最大和集团利润最大为目标的钢铁企业集团订单分配多目标优化模型;同时结合问题的特点,提出了模型求解的算法流程;最后,通过应用实例验证了模型和算法流程的可行性和有效性．

     

二元传感器网络目标定位与跟踪研究

传感器的通信带宽和能量资源有限使传统的位置测量传感器的应用受到了限制,对此,选择利用二元传感器网络进行相应的研究．基于二元传感器传送信息量少的特性,提出一种新的二元传感器网络目标定位与跟踪算法．仿真结果表明,该算法在传感器个数和探测半径较大、采样周期较短的情况下较质心算法具有更好的性能．

     

传感器网络中自顶向下的轮廓监控算法

根据无线传感器网络的特殊性质,提出了自顶向下的轮廓监控算法.利用为节点分配的超立方,可以有效地对轮廓监控过程中的数据进行过滤,从而高效地完成轮廓的维护工作.仿真实验结果表明,该算法能有效地避免无用的数据传输,减少节点的能量消耗,从而延长传感器网络的使用寿命.