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.

     

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.

     

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．

     

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.

     

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．

     

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．

     

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.

     

知识引导遗传算法实现机器人路径规划

针对传统遗传算法求解机器人路径规划问题存在的收敛速度较慢的缺陷,设计一种知识引导遗传算法,在染色体的编码,初始种群的产生,各种遗传算子和优化算子中加入相关的领域知识.综合考虑机器人路径的长度,安全度和平滑度等性能指标,在对机器人进行路径规划的同时,利用删除,简化,修正和平滑,种优化算子进行路径优化操作.仿真结果表明.所提方法能够有效提高遗传算法求解实际路径规划问题的能力和效率.

     

梯度微粒群优化算法及其收敛性分析

针对标准微粒群优化算法微粒运动轨迹的收敛性进行了分析,给出并证明了微粒运动轨迹收敛的充分条件.提出一种简便的等高线图判别法,该方法能够通过参数的位置判断微粒轨迹是否收敛并衡量收敛速度.为提高算法的收敛速度,构造出一种梯度微粒群优化算法,给出并证明了该方法收敛的充分条件.仿真结果表明,梯度微粒群优化算法具有优良的搜索性能.

     

基于免疫修复的快速蚁群优化算法

蚁群优化算法通过信息素记录搜索过程中获取的知识,并基于信息素搜索新的解．影响信息素质量的因素主要是信息素更新策略和蚂蚁已找到的候选解的质量．为了提高已有候选解的质量,提出基于免疫原理识别候选解中的“病变”成分,并对其“病变”成分进行修复．经免疫修复后,候选解的质量大大提高,由它更新的信息素更好地反映了优质解的特点,从而加快了信息的正反馈过程．实验结果验证了该算法的有效性．

     

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.

     

基于期望值的灰色随机多准则决策方法

定义了离散型灰色随机变量及其期望值和标准差.针对准则权重已知而方案的准则值为灰色随机变量的多准则问题,提出一种灰色随机多准则决策方法.该方法通过求得各方案在各准则下评价值的期望值和标准差,得到标准期望值决策矩阵;利用各准则权重和规范化矩阵计算出各方案的综合评价区间,采用区间灰数可能度的方法构建方案综合评价区间的评判矩阵,进而得到各方案的排序.最后通过算例表明了该方法的可行性和有效性.

     

基于无约束优化的非线性支持向量回归

提出利用牛顿法以及共轭梯度法解决非线性支持向量回归学习问题,不仅可以加速模型选择的过程,而且能够提高训练速度.将该方法应用于煤气炉数据集建模以及Mackey-Glass混沌时间序列预测,仿真结果表明了该方法的有效性.

     

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.

     

一类优化问题的分解算法

讨论一类大规模系统的优化问题,提出一种递阶优化方法．该方法首先将原问题转化为多目标优化问题,证明了原问题的最优解在多目标优化问题的非劣解集中,给出了从多目标优化问题的解集中挑出原问题最优解的算法,建立了算法的理论基础．仿真结果验证了算法的有效性．

     

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．

     

基于满意优化的氧化铝生料浆调配方法

提出了基于多目标满意优化的生料浆调配智能优化方法 .该方法以满意度函数反映决策者对性能指标的评价,以综合满意度函数反映决策者对多目标协调的要求,构建氧化铝生料浆调配的满意优化模型,并通过自适应调整交叉概率和变异概率的改进遗传算法求解满意优化问题. 所得优化结果更能反映决策者对实际工艺指标的评价,大幅度提高计算效率,减少生料浆质量指标的波动 .基于工业运行数据的计算结果表明了该方法的有效性和实用性.

     

一种新的粗糙集属性约简方法及其应用

对粗糙集理论中属性约简问题进行研究,借助于离散化获得的断点,提出一种指导属性约简的新方法,并提出一种改进的连续属性值离散化方法.以雷达辐射源用途识别为例,给出了识别实例和计算机仿真实验,并与工程中常用的统计模式识别方法进行比较,结果证明了该算法的正确性和有效性.

     

基于梯度算法的支持向量机参数优化方法

首先介绍最近出现的参数优化方法,概括了高效率的参数优化算法应具备的若干特点 .然后提出了一种新的支持向量机参数优化方法.该方法先在局域内用混沌优化搜索局域最优点,再将此最优点作为梯度方向,通过改变局域范围跳出局部寻优区域. 该方法降低了对性能函数连续且可微的要求,收敛速度快,最终优化解与支持向量机的参数初始值无关.最后,通过仿真实验表明了该方法具有更高的分类和回归准确率.