基于模拟退火粒子群算法的AHP排序权值计算

层次分析法( AHP)中根据判断矩阵求解排序权重问题本质上为一个使一致性指标最小化的优化问题.针对现有解决方法中的不足,提出一种结合粒子群和模拟退火原理,并且根据AHP的特点引入特征粒子来求解判断矩阵排序权重的算法,同时,针对一致性不满足条件的矩阵或者残缺矩阵,在一致性指标中引入可信度参数,使算法能够动态修正不一致判断矩阵或者残缺矩阵,应用的范围更加广泛.文中对判断矩阵求解排序权重以及一致性检验、模拟退火粒子群算法解决AHP排序问题进行了介绍,并给出了实验数据以及分析.实例结果表明,算法可行且有效,计算结果精度高,稳定性好.     

模糊熵层次分析法的网络安全评估方法研究

针对传统模糊层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)存在固定权重使得评估精度较低和简单的极大极小操作符影响评估准确度等问题,提出了一种改进的模糊熵层次分析模型用来评估网络安全。模型中主观权重利用层次分析法求解,客观权重采用信息熵计算,并给出了判断矩阵的一致性条件。最后,以实际案例的网络评估案例对本文所提方法进行分析验证,验证了判断矩阵满足一致性要求。通过与AHP法、信息熵法和传统模糊AHP法的对比,验证了本文所提方法在处理网络安全评估时具有一定优势。     

新的改进AHP算法研究及应用

构造一致性的判断矩阵是AHP的关键之一,意图提高判断矩阵满足一致性的可能性和AHP的性能.在尽量维护专家提供的原始数据基础之上,对不满足一致性的判断矩阵进行修正,改善了判断矩阵满足一致的可能性;从完全一致性矩阵的充要条件出发,对T.L.Saaty教授一致性的判别准则进行了改进.创立了一种新的改进的AHP算法,并把它应用于学生考查课成绩评定各个指标权值的确定.实例表明,改进的AHP算法较原AHP运算量大幅减少,提高了运行速度.     

一种基于GA-FAHP的软件漏洞风险评估方法

针对软件系统中漏洞的风险等级确定等问题,提出了一种利用遗传模糊层次分析法(GA-FAHP)评估软件漏洞风险的方法。该方法首先利用改进的模糊层次分析法求出各风险因素权重,并建立模糊判断矩阵;其次将模糊判断矩阵的一致性检验与修正计算过程转化为带约束的非线性系统优化问题,并利用遗传算法求解;最后,通过GA-FAHP算法求出软件漏洞的风险值。实验结果表明,该方法具有较好的准确性和有效性,为软件漏洞风险评估提供了一种可行的途径。     

基于人工萤火虫局部决策域的改进生物地理学优化算法

针对生物地理学优化（BBO）算法搜索能力不足的缺点,提出基于萤火虫算法局部决策域策略的改进迁移操作来提算法的全局寻优能力。改进的迁移操作能够在考虑不同栖息地各自的迁入率与迁出率的基础上,进一步利用栖息地之间的相互影响关系。将改进算法应用于12个典型的函数优化问题来测试改进生物地理学优化算法的性能,验证了改进算法的有效性。与BBO、改进BBO（IBBO）、基于差分进化的BBO（DE/BBO）算法的实验结果表明,改进算法提高了算法的全局搜索能力、收敛速度和解的精度。     

改进迁移算子的BBO算法及其在PID参数中的优化

针对生物地理学优化（BBO）算法寻优过程中易陷入搜索动力不足、收敛精度不高等问题,提出一种基于改进迁移算子的生物地理学优化算法（IMO-BBO）。在BBO算法基础上,结合“优胜劣汰”的进化思想,将迁移距离作为影响因素对迁移算子进行改进,并用差分策略将不适宜迁移的个体进行替换,以增加算法的局部探索能力。同时为丰富物种的多样性,引入多种群概念。利用IMO-BBO算法分别对13个基准测试函数进行测试,与基于协方差迁移算子和混合差分策略的BBO （CMM-DE/BBO）算法和BBO算法相比,改进算法提高了对全局最优解的搜索能力,在收敛速度和精确度上也都有显著提高;将IMO-BBO算法应用到PID参数整定中,仿真结果表明,所提算法优化后的控制器具有更快的响应速度和更稳定的精度。     

基于微分进化的混合生物地理学约束优化算法

针对生物地理学优化算法（biogeography based optimization ,BBO）容易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于微分进化（differential evolution ,DE）改进BBO算法的混合生物地理学（BBO‐DE）优化算法。通过有机结合BBO算法的利用能力和DE算法的搜索能力,实现利用能力与搜索能力的平衡;引入基于可行性的约束处理机制,解决传统BBO算法无法求解约束优化的问题。通过选定的8个标准测试函数对改进算法进行仿真测试,测试结果验证了改进算法的可行性和有效性,与基本BBO和DE算法相比,其在最终解的质量和收敛速度上具有明显优势。     

效能评估中的改进熵值法赋权研究

针对熵值法赋权时当某个指标的离散程度太大时,该指标的权重会过大这一问题,借鉴层次分析法（AHP）的赋权思路,对熵值法进行了改进,通过对指标差异性系数进行两两比较获得的判断矩阵来求解指标权重。详细给出了保持指标信息熵不变的指标初始数据的规范化方法,计算从AHP赋权法的1~9标度到改进熵值法的1~9标度映射值的步骤,以及构造基于信息熵的判断矩阵并求解指标权重的方法。分别利用熵值法和改进的熵值法对战斗机空空作战能力的六项指标赋权,对战斗机空空作战能力进行评估。结果表明改进熵值法弥补了熵值法赋权时单一指标权重可能过大的不足,赋权结果更加合理,空空作战能力评估结果也更为准确。     

基于层次分析法的海洋专网安全评估指标体系

由于目前海洋专网安全评估还没有形成统一的指标体系,为了改进这一现状,依据GBl7859-1999安全准则及研究现状,提出一套科学、全面的海洋专网安全评估指标体系。首先,通过对海洋专网风险因素集的提取与分析,建立初步指标体系。其次,采用层次分析法对初步指标构造判断矩阵并检验其一致性,给各指标权重赋值,筛选权重值过小的指标,确定最终的指标体系。最后,运用效度系数和相关系数验证该指标体系的有效性和可靠性。计算结果表明,该指标体系具有较高的有效性和可靠性。实例测试说明该指标体系能够对海洋专网安全评估提供有效的指标,并为今后形成统一标准奠定了基础。     

基于混合迁移策略的生物地理学优化算法

为提高生物地理学优化算法(BBO)的性能,提出一种基于混合迁移策略的生物地理学优化算法(HMBBO)。该算法通过动态选取待迁出种群个体,平衡对解集搜索过程中的选择压力。采用混合迁移策略改进迁移机制,增强算法对解的搜索能力,避免引起过早收敛。并加入分段Logistic混沌机制对个体进行变异,提高算法的收敛精度。基于标准测试函数的仿真实验表明,HMBBO算法可有效避免早熟收敛,在收敛速度和收敛精度上较标准BBO算法有较大提高。     

采用分布估计算法计算AHP判断矩阵排序权重

判断矩阵排序权重计算及其一致性检验可以归结为一个使一致性指标最小化的非线性、变量耦合的优化问题。提出一个利用基于序贯重点采样粒子滤波和Cholesky分解的分布估计算法计算排序权重的算法,该算法采用的概率模型是多峰的并考虑了变量之间相关性。文中对判断矩阵排序权重计算及一致性检验、基于序贯重点采样粒子滤波和Cholesky分解的分布估计算法进行了介绍,描述了排序权重计算及一致性检验算法,最后给出实验数据及其分析。实验结果验证了算法的有效性,并具有很高的精度和稳定性。     

基于粒子群算法的模糊层次分析模型

针对模糊层次分析法中存在的模糊判断矩阵一致性检验和修正困难、元素权重计算繁琐的问题,从模糊判断矩阵的定义角度出发,构建了基于粒子群算法的模糊层次分析模型(PSO-FAHP),提出了包含模糊判断矩阵一致性修正及各元素排序过程的非线性带约束优化问题,引入粒子群算法实现了问题的求解,并分析了模型的合理性。最后通过数值算例对比了模型的计算结果,验证了模型的正确性。对模糊层次分析法的实践应用具有一定的指导意义。     

一种基于航空旅客行为的旅客细分模型

针对当前航空公司旅客细分工作不够精准的问题,在传统旅客划分模型的基础上,提出了一种旅客价值评价模型来提高旅客细分的准确度,该模型根据旅客的行为偏好对旅客进行细分,构建模型采用的方法为层次分析法,其中在使用层次分析法确定各参数权重时的关键在于如何构造完全一致的判断矩阵,提出了一种改进判断矩阵一致性的算法,使得一致性调整过程简单且结果有效。采用改进后的层次分析法确定旅客模型各参数的权重并通过旅客购票信息对旅客进行分类,为航空公司针对有着不同行为偏好的旅客制定相应的个性化服务以及营销策略提供了良好的参考依据。     

改进的RANSAC方法在基础矩阵中的应用

为提高求解精度,提出一种基于改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法的基础矩阵求解方法。采用加权策略,将局内点占全部匹配点的比例作为权重函数的自变量;利用本质矩阵和基础矩阵的关系,鉴于本质矩阵两个非零奇异值应该相等这个特性,利用加权因子和本质矩阵的奇异值构造目标函数,这两点改进意味着目标函数中有两个约束条件的限制;利用matlab遗传算法工具箱来求解目标函数的最小值,可以得到准确的基础矩阵。模版图像实验和场景图像实验验证了该算法的有效性。     

一种改进的生物地理学优化算法

生物地理学优化算法（BBO）作为一种新型的智能算法,在其提出不到十年的时间内受到学界的广泛关注和研究,并显示出了广阔的应用前景。为了提高算法的优化性能,对BBO算法提出一种改进,该算法在将差分优化算法（DE）中的局部搜索策略同BBO算法中的迁移策略相结合的基础上,针对迁移算子和变异算子分别进行改进,提出了二重迁移算子和二重变异算子,使得栖息地个体在进化过程中得到更高的进化概率,从而使得算法的寻优能力得到进一步提升。通过6个高维函数的测试,结果表明该算法在优化高维优化问题时,较其他几种生物地理学优化算法具有更好的收敛性和稳定性。     

基于初级权重序列的改进AHP研究*

针对层次分析法中判断矩阵不满足一致性条件时,检验与修正矩阵元素缺少依据,且操作过程烦琐,提出基于初级权重序列方案的层次分析法,该方法保证了人们思维逻辑的一致性,使距离判断矩阵在构造时简单易行,同时还探讨了初级权重序列方案中距离单位的选取问题,并确定了标准化的度量单位。实例结果表明,改进的AHP能够有效地减少算法的时间复杂度,也提高了矩阵一致性判断的精度。     

一种权值约束的精确配准算法

针对数据与模型的精确配准问题,提出一种权值约束的配准算法,通过 对配准点施加不同的权值,利用权值约束保证模型重要区域的配准精度。首先,论文基于经 典配准模型,引入权重因子,建立了改进的权值约束的配准模型。针对配准模型的求解问题, 通过对现有SVD-ICP 算法进行适应性改进,提出并研究了带权SVD-ICP(wSVD-ICP)算法, 重点推导了基于wSVD 算法求解旋转矩阵R 和平移矩阵T 的过程。最后,论文利用仿真数 据和实测数据对配准模型进行了验证;计算结果表明,论文所提算法通过对精度要求较高区 域分配高权值进行约束,可有效提升该局部区域的配准精度;同时,可在一定程度上改进整 体配准精度和效率。     

基于自适应权值的图割立体匹配算法

针对传统自适应权重存在计算复杂度高和传统图割匹配精度低的问题,提出一种改进的基于自适应权值和图割的立体匹配算法。首先根据灰度相似性和空间相近性重新定义能量函数的数据项,利用图像的梯度信息作为能量函数的平滑项;然后运用图割理论和 α 扩展算法进行模型求解;最后对视差图运用左右一致性检验和加权中值滤波进行视差精化。算法采用了Middlebury 网站提供的四幅国际标准立体图像对进行测试,实验表明所提算法能够得到较准确的视差图。     

区间互补判断矩阵可接受一致性

对区间互补判断矩阵的一致性进行研究,提出一种新的可接受一致性定义,将不满足可接受一致性的矩阵较容易地修正为可接受一致性矩阵.基于凸组合方法,一族明晰数互补判断矩阵的权重向量可被用来求取可接受一致性区间互补判断矩阵的区间权重,并提出了求取可接受一致性区间互补判断矩阵区间权重向量的算法.数值例子显示了所提出的可接受一致性定义以及算法的可行性和有效性.     

改进并行粒子群算法用于冷却水系统节能优化

针对冷却水系统优化问题提出一种改进并行粒子群(IPPSO)算法,以系统能耗最小为优化目标,以系统中各设备的运行参数为优化变量进行求解.在该算法中,采用随机和混沌序列机制分别对两个种群的粒子进行初始化,使两种群在产生初期便具有不同特征;并根据两种群特点,采用不同惯性权重改进策略,提高算法搜索能力;同时利用一种新迁移算子对...