基于约束优化问题的人工鱼群算法及其改进

在人工鱼群算法基础上,对人工鱼群算法进行改进,结合遗传算法提出的适应度函数来解决约束优化问题.具体表现在改进了人工鱼的觅食行为,另外引入了吞噬行为以便加快收敛速度,得到更优的适应度值.仿真结果表明改进的人工鱼群算法在解决约束优化问题时,具有收敛速度快、适应度值优、全局寻优性能强等优点.改进的人工鱼群算法较之基本人工鱼群算法具有更好的性能.     

基于RFID技术和AHP的门诊排队系统的设计

基于RFID技术和层次分析法（AHP）设计了一种医院门诊智能排队系统。运用RFID技术实现挂号、诊疗环节患者信息的自动存取;用AHP获得患者排队次序的最佳计算公式;采用C/S模式和B/S模式相结合的软件技术、物联网智能终端、TCP/IP网络构建该智能排队系统,将患者等待时间、年龄、是否预约等因素纳入排队算法设计,按照设定算法进行计算,得出患者在队列中的排序,从而更加合理地安排患者的就医次序。     

教学质量多目标评价方法的研究及应用

针对课程教学全过程的特点对课程教学质量进行科学评价是教学改革的重要任务.提出基于惩罚因子的层次分析法建立课程教学质量多目标评价模型,采用学生评教数据、教师评学数据和课堂考勤提问等授课过程中的大量客观数据,利用层次分析法将教学质量量化,并采用惩罚因子对评价结果进行修正,对课程的教学质量进行综合评估,从而为课程教学的改革提供决策支持.将评价模型运用于课程教学过程化管理平台,对三个学院的37名教师和2100名学生的课程教学质量进行了评估实验,结果表明,基于惩罚因子的层次分析法的课程教学质量多目标评价方法能够客观、科学地反映教师的课程教学质量.     

基于模糊层次分析的高校人才培养质量评价

人才培养质量评价对于高等学校的专业建设和人才培养方案的优化具有重要意义.结合企业对人才的实际需求,从基本素质、业务能力和拓展能力3个维度构建了由15个二级指标构成的人才培养质量评价体系,并运用模糊综合评判、数据包络分析和层次分析法相结合的方法,通过实际调查获取相关数据,对重庆理工大学物流管理专业人才培养质量进行了实例分析,评价结果对人才培养方案的优化有重要的现实意义.     

基于灰色AHP的水利工程项目投资风险分析

以水利水电工程项目为研究对象,从自然风险、经济风险、政治风险、技术风险、组织与管理风险、招投标风险六个方面构建了水利水电工程项目投资风险评价体系。针对水利工程风险评价常用方法的缺陷和不足,建立基于灰色AHP的综合评价模型,利用AHP确定评价指标权重,运用灰色系统理论计算综合评价值,得出评价结论。最后,选取水利工程实例进行计算分析,验证了模型的适用性。结果表明:该模型能够为水利水电工程项目投资风险决策和风险管理提供有力的理论依据。     

基于ASP的产品客户化定制平台制造资源评估模型

制造资源是基于ASP的客户化定制服务的基础，制造资源的评估与选择是平台实现的关键问题，文章以层次分析法为基础，提出了一种制造资源评估模型，介绍了制造资源评估的因素和过程，以及在制造资源的选择过程中的层次分析法的应用。     

基于AHP的采购比价模型的研究

工业企业各种物资采购对生产成本和产品市场竞争力具有特别重要的意义.文章基于全面质量管理的思想和目前企业在采购工作中面临的实际问题,应用AHP方法,建立了采购比价分析的多目标决策模型,并且在自主开发的采购管理信息系统中予以应用,在企业生产实践中取得了良好的经济效益,从理论和实践上对采购决策分析作出了有益的探讨.     

互联电网自动发电控制功率分配的改进逼近于理想解的排序--Q多目标优化算法

本文提出了一种多目标决策与强化学习相结合的改进的逼近于理想解的排序(technique for order preference similar to an ideal solution,TOPSIS)-Q算法,有效解决了自动发电控制(automatic generation control,AGC)总功率指令分配到风电、水电、火电等各类AGC机组的动态随机多目标优化问题.算法采用3个不同的目标Q值矩阵进行迭代更新,然后利用改进TOPSIS方法对Q值矩阵进行多目标决策处理,客观地给出各目标的动态最优权重系数,从而得到各状态-动作对的综合评价判据.IEEE标准两区域模型仿真研究验证了改进TOPSIS-Q算法在AGC机组功率多目标动态优化分配过程应用的可行性和有效性,在复杂随机扰动的环境中提高系统CPS性能的同时,有效降低了AGC机组调节成本和碳排放.     

基于信息熵的改进人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在处理复杂性问题时收敛速度慢、收敛精度不高、易早熟等缺陷,在原始人工蜂群算法的基础上引入信息熵。信息熵本身是不确定性的一种度量,由信息熵的值来度量人工蜂群算法中跟随蜂选择的不确定性,通过控制信息熵的值达到控制算法中跟随蜂选择过程的目的,实现算法的自适应调节。通过对测试函数和不同规模TSP问题的模拟仿真,对人工蜂群算法、蚁群算法和其他改进方法进行了对比,验证了所提出改进方法的可行性和有效性。     

精馏塔系的软测量建模与优化策略研究

针对工业精馏系统操作优化的需求,在分析过程机理的基础上,本文基于广义回归神经网络和交叉验证等方法,建立了产品质量的软测量模型。随后,通过改进标准遗传算法的算子和结构,提出一种改进的求解有约束稳态优化问题的遗传算法,解决了常规优化算法在求解有约束优化问题时惩罚系数难以选择、易陷入局部最优、所得优化解可能不满足约束等问题。将其应用于以产品质量为约束的精馏塔能耗优化问题,可以求解得到精馏塔系"卡边"生产对应的最优操作条件。仿真结果表明该建模和优化策略具有优化结果好、计算效率高等优点,可为工业精馏系统的操作优化提供有效支撑。