直觉梯形模糊数MADM问题的灰色关联分析法

针对属性权重信息完全已知且属性值以直觉梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析方法。首先给出了直觉梯形模糊数的定义、距离和性质,然后依据传统的灰色关联分析法的基本思想建立了直觉梯形模糊数多属性决策问题的决策步骤。最后给出了一个实例分析,其结果表明了该方法的实用性和有效性。     

混合互补问题的一个可行下降方法

利用一个非光滑函数和对指标集分割的方法,把混合互补问题转化为一个等价的方程组,利用光滑的势函数求解此问题.给出了一个可行下降算法,并证明了算法的收敛性.     

一种新的区间-遗传算法

针对传统区间优化算法求解高维问题耗时的缺点,本文将区间算法和遗传算法进行融合,给出了一种区间-遗传算法,该算法保留了传统区间优化算法简单、对问题本身信息要求不高的优点.重要的是在每次迭代中区间算法为遗传算法的搜索提供可靠区域,同时遗传算法为区间算法的区间分裂提供了一个方向、为区间删除给出了问题全局最优解的一个上界.最后给出了算法的收敛性证明,数值实验表明该算法相比传统区间优化算法有较高执行效率.     

引入人工蜂群搜索算子的粒子群算法

针对标准粒子群算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题,提出一种引入人工蜂群搜索算子的粒子群算法.首先利用人工蜂群搜索算子很强的探索能力,对粒子搜索到的历史最优位置进行搜索以帮助算法快速跳出局部最优点;然后,为了提高算法的全局收敛速度,提出一种基于混沌和反学习的初始化方法.通过12个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,所得结果表明所提出的算法具有较快的收敛速度和很强的跳出局部最优的能力.     

多组对策系统非劣Nash策略的最优均衡解算法

多组对策系统中求解组与组之间的非劣Nash策略至关重要.如何针对一般问题解析求出非劣Nash策略还没有有效的方法.本文阐述了一种利用组与组之间的非劣反应集构造求解非劣Nash策略的迭代算法.为此首先引进多组对策系统组内部合作对策的最优均衡值和最优均衡解的概念,然后通过证明最优均衡解是组内部隐含某一权重向量的合作对策的非劣解,得到求解合作对策的单目标规划问题.进一步说明在组内部该问题的解不仅是非劣解而且对所有局中人都优于不合作时的Nash平衡策略.最后给出了验证该算法有效性的一个实际例子.     

基于蚂蚁搜索度约束最小生成树的改进算法

针对度约束最小生成树问题,对基本的蚁群算法进行改进。提出了度信息的概念来改进转移概率,保证算法获得可行解;同时采用基于度的禁忌表这种数据结构来表示度约束生成树,并与深度优先搜索的思想结合,保证得到树的连通性;将遗传算法中的变异特征引入蚁群算法,对生成树进行局部优化。不仅提高算法的效率,而且避免早熟收敛。通过数值试验验证新算法的可行性,并与其他算法进行比较,取得了良好的效果。     

一种双重正则化支持向量机的改进算法

针对L1范数支持向量机和L2范数支持向量机在分析部分小样本、高维数、变量高相关的数据时效果不理想的问题,在综合利用这2种支持向量机优点的基础上,提出一种双重正则化支持向量机的改进算法。通过正号函数和二次多项式损失函数将问题转化为可微的无条件约束优化问题,便于采用多种优化算法进行运算。实验结果证明,该改进算法可取得较好的分类准确率。     

改进的粒子群算法

为改善基本粒子群算法的搜索性能,针对粒子群算法随机性较强、收敛较慢的问题,利用数学中的外推技巧给出了两个新的粒子位置更新公式,由此构造出一种新的算法--强引导型粒子群算法.新算法对粒子位置更新加以引导,试图减少算法的随机性以提高搜索效率.用4个基准函数对新算法进行试验,结果表明,新算法在稳定性和收敛性上优于基本粒子群算法.     

中高分辨率遥感影像融合研究

以浙江省衢州市的一个区域作为研究区,在阐述遥感图像融合原理的基础上,以QuickBird、SPOT5和Landsat ETM+全色与多光谱遥感图像为数据源,应用Brovey变换、SVR变换、PCA变换、Pansharp变换和Gram-schmidt变换等融合方法,对上述3类遥感图像进行了融合试验和分析,并从光谱信息和空间信息两个方面对融合效果进行计算分析,来比较这几种融合算法用于QuickBird、SPOT5、ETM+遥感图像融合的效果。研究结果表明,在QuickBird影像融合时Gram-schmidt变换法的效果最好。Pansharp变换法在SPOT5影像融合时综合效果优于其它方法。ETM+影像融合时,Gram-schmidt变换的光谱退化最小;在空间信息增强方面:Brovey变换在波段2、3融合时效果最好,在波段1、5、7上,SVR变换法优于其它变换法,而波段4融合时则是Pansharp变换最佳。     

基于粗糙集的采煤方式选择模型

建立了基于粗糙集理论的我国倾斜薄煤层采煤方式选择模型，以信息系统属性值表为主要工具，对连续属性进行离散化，约简并剔除不必要的属性，揭示了采煤方式选择信息中内在的冗余性，降低了采煤方式选择的复杂性，并给出了简化后的决策规则。