领跑F5000高影响力论文

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  • 1  一种求解旅行商问题的新型帝国竞争算法
    张鑫龙 陈秀万 肖汉 李伟
    2016, 31(4):586-592. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2015.0126
    [摘要](608) [HTML](0) [PDF 769.53 K](768)
    摘要:

    帝国竞争算法是一种已在连续优化问题上取得较好效果的新型社会政治算法. 为了使该算法更好地应用于离散型组合优化问题, 提出一种求解旅行商问题的新型帝国竞争算法. 在传统算法的基础上, 改变初始帝国的生成方式; 同化过程采取替换重建方式, 以提升求解质量; 革命过程中引入自适应变异算子, 以增强搜索能力; 殖民竞争过程中调整了殖民地分配方式; 算法加入帝国增强过程, 以加快寻化速度. 实验结果表明, 新型帝国竞争算法求解质量高、收敛速度快.

    2  线性扩张状态观测器及其高阶形式的性能分析
    邵星灵 王宏伦
    2015, 30(5):815-822. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2014.0561
    [摘要](798) [HTML](0) [PDF 521.58 K](665)
    摘要:

    扩张状态观测器(ESO) 作为自抗扰控制(ADRC) 的核心组件, 其自身及高阶扩展形式的性能分析与评估至关重要. 借助Lyapunov 逆定理证明了任意扩张阶数下线性扩张状态观测器(LESO) 重构状态误差的收敛性, 并得出了观测误差上界与扩张阶数的定量关系式; 在分别考虑扩张阶数、观测器带宽以及剪切频率的情况下, 探讨了高阶及传统LESO 的动态响应、干扰抑制能力与观测器参数间的关系; 最后, 结合改进的ADRC控制器, 在估计能力、峰值现象的抑制、滤噪性能等方面对高阶及传统LESO 进行了性能评估与仿真验证. 所得出的结论可为ADRC应用中ESO的选取提供有效的理论依据.

    3  基于多种群粒子群算法和布谷鸟搜索的联合寻优算法
    高云龙 闫鹏
    2016, 31(4):601-608. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2015.0352
    [摘要](702) [HTML](0) [PDF 270.97 K](560)
    摘要:

    为了提高动态多种群粒子群(DMS-PSO) 算法的全局搜索能力, 将布谷鸟搜索算法(CS) 引入DMS-PSO 算法中, 提出DMS-PSO-CS 算法. 采用中位数聚类算法将整个种群动态划分为若干小种群, 各个小种群作为底层种群通过PSO 算法进行寻优, 再将每个小种群中的最优粒子作为高层种群的粒子通过CS 算法进行深度优化. 将所提出算法应用于CEC 2014 测试函数, 并与CS 算法和其他改进的PSO 算法进行比较. 实验结果表明, 所提出算法能够显著提高全局搜索能力和算法效率.

    4  基于支持向量机的目标检测算法综述
    郭明玮 赵宇宙 项俊平 张陈斌 陈宗海
    2014, 29(2):193-200. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2013.0891
    [摘要](351) [HTML](0) [PDF 577.00 K](1074)
    摘要:

    目标检测的目的在于从静态图片或视频中检测并定位设定种类的目标物体, 已有研究大都将目标检测问题简化为一个二分类问题. 鉴于支持向量机在模式识别领域尤其是解决二分类问题中所表现出来的优越性, 如何将其应用于目标检测已成为当今计算机视觉领域关注的重点. 对此, 从支持向量机原理、目标特征模型构建、学习训练和目标检测框确定等角度, 综述了基于支持向量机的目标检测算法的研究现状, 并就进一步的发展进行了展望.

    5  深度学习在故障诊断领域中的研究现状与挑战
    任浩 屈剑锋 柴毅 唐秋 叶欣
    2017, 32(8):1345-1358. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2016.1625
    [摘要](2914) [HTML](0) [PDF 599.98 K](9285)
    摘要:
    现代工业系统已呈现出向大型化、复杂化的方向发展,使得针对工业系统的故障诊断方法遇到一系列的技术难题.近年来,深度学习(deep learning)在特征提取与模式识别方面显示出独特的优势与潜力,将深度学习应用于解决复杂工业系统故障诊断的研究已初现端倪.为此,首先介绍几种典型的基于深度学习方法实现工业系统故障诊断方法;然后对基于深度学习实现故障诊断的主要思想和建模方法进行描述;最后总结和讨论了复杂工业系统故障的特点,并探讨了深度学习在实现复杂工业系统故障诊断方面所面临的挑战,展望了未来值得继续研究的方向.
    6  基于混合VIKOR方法的供应商选择决策模型
    袁宇 关涛 闫相斌 李一军
    2014, 29(3):551-560. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2012.1827
    [摘要](548) [HTML](0) [PDF 481.02 K](731)
    摘要:

    通过文献统计方法构建供应商选择评价准则体系. 针对主客观评价准则下多种数据类型混合的评价信息, 提出根据采集到的原始数据客观确定决策者和决策准则权重, 避免主观赋权带来的二次不确定性. 采用基于混合信息的VIKOR方法集结评价值, 以克服数据类型的不可公度性和数据转换造成的信息损失. 从理论、数值实验和敏感性分析3 个维度与TOPSIS 方法进行对比, 表明了所提出方法在供应商选择决策过程中的特点和优势.

    7  求解高维优化问题的混合灰狼优化算法
    龙文 蔡绍洪 焦建军 张文专 唐明珠
    2016, 31(11):1991-1997.
    [摘要](784) [HTML](0) [PDF 210.09 K](537)
    摘要:
    针对基本灰狼优化算法在求解高维优化问题时存在解精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,提出一种基于混沌映射和的精英反向学习策略的混合灰狼优化算法用于解决无约束高维函数优化问题. 该混合算法首先采用混沌序列产生初始种群为算法进行全局搜索奠定基础;对当前种群中的精英个体分别执行精英反向学习策略以协调算法的勘探和开采能力;在搜索过程中对决策层个体进行混沌扰动,以避免算法陷入局部最优的可能性. 选取10个高维(100维、500维和1000维)标准测试函数进行数值实验,结果表明混合灰狼优化算法在求解精度及收敛速度指标上明显优于对比算法.
    8  一种动态搜索策略的蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用
    游晓明 刘升 吕金秋
    2017, 32(3):552-556. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2016.0005
    [摘要](842) [HTML](0) [PDF 262.06 K](1233)
    摘要:
    采用蚁群算法求解复杂环境下移动机器人路径规划问题时,会出现运算时间过长、求解精度不高等问题,对此,定义一种新的动态搜索诱导算子以改进蚁群算法性能.重点设计了动态搜索模型,即:在进化初期设定较大阈值以增加种群的多样性;而伴随进化过程,利用衰减模型动态调整为较小阈值以加快收敛速度.TSP测试实验结果表明,该改进蚁群算法不仅能加快收敛速度,而且有效提高了优化解的质量.复杂环境中机器人路径规划问题的求解验证了所提出算法的实际应用效果.
    9  基于面积的灰色关联决策模型
    蒋诗泉 刘思峰 刘中侠 方志耕
    2015, 30(4):685-690. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2013.1649
    [摘要](515) [HTML](0) [PDF 172.94 K](419)
    摘要:

    以灰色关联决策理论为基础, 分析经典灰色关联决策方法的优缺点. 从两曲线相邻点间多边形面积的角度度量曲线在距离上的接近性和几何形状的相似性, 提出以被选方案与理想方案间两相邻点的多边形面积作为关联系数, 构建了灰色关联度公式. 为了解决信息利用不充分和变化趋势不一致性问题, 拟考虑被选方案与理想方案和负理想方案的关联度, 构建了灰色关联相对贴近度模型. 通过算例验证了所提出的灰色关联决策模型的合理性和算法的有效性.

    10  基于种群特征反馈的布谷鸟搜索算法
    贾云璐 刘胜 宋颖慧
    2016, 31(6):969-975. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2015.0829
    [摘要](401) [HTML](0) [PDF 274.73 K](336)
    摘要:

    布谷鸟搜索(CS) 算法是一种新型的生物启发式算法. 为了提高算法对不同优化问题的适应能力, 根据反馈控制原理提出一种基于种群特征反馈的布谷鸟搜索(SFFCS) 算法, 将年龄结构、变异成功率等种群特征作为反馈信息引入算法框架, 动态调节算法参数, 同时引入双进化策略机制和策略选择概率, 加强算法对局部搜索和全局搜索的平衡能力. 对标准测试函数和电力系统最优潮流问题进行数值实验, 实验结果表明, SFFCS 算法具有较好的收敛性能和适应能力, 验证了所提出算法的有效性和工程应用价值.

    11  智慧能源-----人工智能技术在电力系统中的应用与展望
    孙秋野 杨凌霄 张化光
    2018, 33(5):938-949. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2017.1632
    [摘要](959) [HTML](1195) [PDF 1.07 M](2199)
    摘要:
    在环境污染日趋严重,化石能源逐渐枯竭的背景下,能源系统的发展趋向于清洁化、智能化,我国已将智慧能源的发展提升为国家战略.电力系统作为能源系统的核心环节,应用广泛,具有较强的调节能力且控制复杂,其智能化程度将决定能源系统的智能化水平.伴随着分布式电源、电动汽车、分布式储能元件等具有能源生产、存储、消费多种特性的新型能源终端高比例接入电网,现代电力系统呈现出复杂非线性、强不确定性、强耦合性等特点,传统建模、优化、控制技术存在诸多局限性,人工智能技术将是解决复杂系统控制与决策问题的有效措施.鉴于此,首先梳理人工智能在电力系统应用的发展脉络;然后根据人工智能在电力系统的应用热点领域,阐述人工智能技术在电力系统调度、规划以及电力市场等方面的应用,并对各重点研究内容的未来方向进行展望.
    12  基于移动数据窗的传递函数多新息随机梯度辨识方法
    徐玲
    2017, 32(6):1091-1096. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2016.0529
    [摘要](855) [HTML](0) [PDF 192.65 K](709)
    摘要:
    一些工业过程可以近似用一个传递函数描述,结合统计辨识方法和非线性优化策略提出传递函数参数辨识方法.该方法采用动态数据方案,使用系统观测数据获得系统更多的模态信息.基于动态观测数据,提出传递函数随机梯度参数辨识方法.为进一步提高辨识精度,利用动态窗数据将随机梯度参数辨识方法中的标量新息扩展为新息向量,提出传递函数多新息随机梯度参数估计方法.最后通过仿真例子对所提出的方法进行了性能分析和模型验证.
    13  求解多维背包问题的蚁群-拉格朗日松弛混合优化算法
    任志刚 赵松云 黄姗姗 梁永胜
    2016, 31(7):1178-1184. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2015.0690
    [摘要](709) [HTML](0) [PDF 231.36 K](1022)
    摘要:

    针对多维背包问题(MKP) NP-hard、约束强的特点, 提出一种高效的蚁群-拉格朗日松弛(LR) 混合优化算法. 该算法以蚁群优化(ACO) 为基本框架, 并基于LR 对偶信息定义了一种MKP效用指标. ACO使得整体算法具有全局搜索能力, 所设计的效用指标将MKP的优化目标与约束条件有机地融合在一起. 该指标一方面可以用来定
    义MKP核问题, 降低问题规模; 另一方面, 可以用作ACO的启发因子, 引导算法在有希望的解区域中强化搜索. 在大量标准算例上的测试结果表明, 所提出算法的鲁棒性较好; 与其他已有算法相比, 在求解质量和求解效率方面均具有很强的竞争力.

    14  系统辨识算法的复杂性、收敛性及计算效率研究
    丁锋
    2016, 31(10):1729-1741. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2015.0890
    [摘要](926) [HTML](0) [PDF 264.83 K](890)
    摘要:

    实践中经常会遇到大型计算问题和优化问题, 使得求解问题算法的复杂性、计算量和计算精度等成为突出问题, 特别是大规模非线性多变量系统的辨识. 对此, 提出几个有趣的研究课题: 1) 利用信息滤波技术和多新息辨识理论研究能提高辨识精度的大规模系统辨识理论与方法; 2) 利用递阶辨识原理研究维数高、变量数目多、计算量小的多变量系统递阶辨识方法; 3) 利用鞅收敛理论建立非线性多变量系统辨识方法的收敛理论; 4) 利用并行计算与递阶计算技术提高辨识算法的计算效率, 以解决一类大规模非线性多变量系统的模型化问题.

    15  具有传感器增益退化的不确定系统融合估计器
    赵国荣 韩旭 杜闻捷 逯程
    2016, 31(8):1413-1418. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2015.0917
    [摘要](533) [HTML](0) [PDF 243.78 K](317)
    摘要:

    研究具有传感器增益退化、模型不确定性的多传感器融合估计问题, 其中传感器增益退化现象描述为统计特性已知的随机变量, 模型的不确定性描述为系统矩阵受到随机扰动. 设计一种局部无偏估计器结构, 并建立以局部估计器增益为决策变量、以有限时域下融合估计误差为代价函数的优化问题. 在给出标量融合权重时, 考虑到求得最优的局部估计器增益的解析形式较为困难, 通过最小化代价函数的上界得到一组次优的局部估计器增益. 最后通过算例仿真表明了所设计融合估计器的有效性.

    16  基于边界域和知识粒度的粗糙集不确定性度量
    黄国顺 文翰
    2016, 31(6):983-989. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2015.0478
    [摘要](413) [HTML](0) [PDF 184.46 K](360)
    摘要:

    为了克服现有作积形式不确定性度量方法的缺陷, 基于边界域提出一种用改进粗糙度和知识粒度求和形式的粗糙不确定性度量公式. 与现有方法相比, 它同时考虑了由边界域和知识粗糙性产生的不确定性, 从理论上证明了集成后的不确定性度量值确实比单个影响因素产生的不确定性度量值大, 是一种更加合理的不确定性度量方法. 将该方法推广到基于严凸函数知识粒度情形, 得到一类度量粗糙集不确定性度量方法, 并研究了随划分变细时, 粗糙 度、改进粗糙度与所提出方法之间的关系. 最后设计了一组算例对它们进行比较, 比较结果表明, 所提出的方法对划分变细更加敏感.

    17  两阶段灰色综合测度决策模型与三角白化权函数的改进
    刘思峰 方志耕 杨英杰
    2014, 29(7):1232-1238. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2013.0460
    [摘要](506) [HTML](0) [PDF 207.62 K](494)
    摘要:

    首先将中心点三角白化权函数中对应于灰类1 和灰类s的三角白化权函数分别取为下限测度白化权函数和上限测度白化权函数. 这一改进避免了将各聚类指标的取值范围向左、右延拓的困扰. 针对灰色聚类系数向量delta 的各分量均衡取值或灰色聚类系数向量deltai 有若干个位于前列的主分量取值相近, 难以判定决策对象归属的问题, 构建一种新的两阶段灰色综合测度决策模型, 以解决灰色聚类系数向量deltai 的各分量取值趋于均衡或deltai 有若干个位于前列的主分量取值相近情形下的综合决策问题, 并通过应用实例验证了模型的有效性.

    18  基于前景理论的多目标灰靶决策方法
    刘勇 Jeffrey.Forrest 刘思峰 刘佳树
    2013, 28(3):345-350.
    [摘要](1137) [HTML](0) [PDF 185.53 K](974)
    摘要:

    针对权重信息部分已知且属性值为区间数的多目标决策问题, 考虑决策者风险态度对多目标决策的影响, 提出一种基于前景理论的区间数多目标灰靶决策方法. 该方法利用奖优罚劣的区间数线性变换算子对原始决策信息进行规范化处理, 设计正负理想靶心, 并定义前景价值函数. 利用该构建方案建立优化模型以得出最优权向量, 并最终确定出方案的排序. 最后, 通过一个实例验证了该模型适用于具有风险态度特性的区间数多指标决策, 并且表明了模型的有效性和可行性.

    19  基于误差最小化的GM(1,1) 模型背景值优化方法
    徐宁 党耀国 丁松
    2015, 30(2):283-288. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2013.1808
    [摘要](411) [HTML](0) [PDF 162.77 K](393)
    摘要:

    背景值是导致GM(1,1) 模型产生系统误差的主要原因之一. 对此, 提出一种优化的GM(1,1) 模型构建方法. 首先, 根据GM(1,1) 模型时间响应式的函数形式, 利用积分中值定理拟合真实背景值, 研究发展系数与背景值之间的 关系; 然后, 构建新的灰色微分方程, 采用最小二乘法进行参数估计, 并利用方程组还原原始参数, 使背景值同时具备无偏性和最小误差性; 最后, 通过具体案例验证了所提出的优化模型能够突破高增长建模的局限, 对实际问题的建模精度较高.

    20  基于改进ENN2 聚类算法的多故障诊断方法
    文天柱 许爱强 程恭
    2015, 30(6):1021-1026. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2014.0607
    [摘要](369) [HTML](0) [PDF 191.71 K](399)
    摘要:

    针对可拓神经网络无法解决多故障诊断的问题, 建立问题模型, 将多故障诊断问题转化为多特征样本的聚类问题. 从模型结构和学习算法两个方面对ENN2 进行改进, 提出基于改进ENN2 聚类算法的多故障诊断方法, 并对其参数和时间复杂度进行分析. 采用工程实例对所提出的方法进行验证, 结果表明, 所提出的方法能够解决离线的多故障诊断问题, 且得到的诊断模型可用于在线状态监控, 具有较好的应用前景.

    21  基于正负靶心的多目标灰靶决策模型
    罗党
    2013, 28(2):241-246.
    [摘要](1476) [HTML](0) [PDF 181.84 K](1117)
    摘要:
    考虑实际决策环境的不确定性和复杂性, 提出一种具有多目标、多指标、多局势的灰靶决策模型. 首先, 将各
    局势在相应目标下的各指标集结为目标综合效果评价值, 从而简化复杂的多层决策问题; 然后, 集成各局势到正负靶
    心的空间投影距离, 提出一种新的综合靶心距, 并以综合靶心距最小化准则为目标函数构建非线性优化模型来求解
    最优的目标权重; 最后, 以某种产品的零部件绿色供应商的选择为例, 验证了基于正负靶心的多目标灰靶决策模型的
    有效性和实用性.
    22  动态适应布谷鸟搜索算法
    张永韡 汪镭 吴启迪
    2014, 29(4):617-622. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2012.1815
    [摘要](467) [HTML](0) [PDF 341.12 K](976)
    摘要:

    介绍一种新的生物启发算法—–布谷鸟搜索(CS) 及其相关的L´evy 飞行搜索机制. 为了进一步提高算法的适应性, 将反馈引入算法框架, 建立了CS 算法参数的闭环控制统.将Rechenberg 的1/5 法则作为进化的评价指标, 引入学习因子平衡种群的多样性和集中性, 提出动态适应布谷鸟算法(DACS). 最后, 通过数值实验验证了所提出算法的有效性.

    23  一种基于粒子群参数优化的改进蚁群算法
    李擎 张超 陈鹏 尹怡欣
    2013, 28(6):873-878.
    [摘要](807) [HTML](0) [PDF 583.11 K](1017)
    摘要:

    蚁群算法是一种应用广泛、性能优良的智能优化算法, 其求解效果与参数选取息息相关. 鉴于此, 针对现有
    基于粒子群参数优化的改进蚁群算法耗时较大的问题, 提出一种新的解决方案. 该方案给出一种全局异步与精英策
    略相结合的信息素更新方式, 且通过大量统计实验可以在较大程度上减少蚁群算法被粒子群算法调用一次所需的迭
    代代数. 仿真实验表明, 所提出算法在求解较大规模旅行商问题时具有明显的速度优势.

    24  区间灰数的标准化及其预测模型的构建与应用研究
    孟伟 刘思峰 曾波
    2012, 27(5):773-776.
    [摘要](1329) [HTML](0) [PDF 153.27 K](987)
    摘要:

    由于区间灰数运算体系不完善, 灰数间的代数运算将导致结果灰度增加, 难以有效构建基于“区间灰数”的灰色预测模型. 对此, 通过将区间灰数进行标准化处理, 分解成基于实数形式的“白部”和“灰部”两个部分; 然后分别对“白部”和“灰部”建立模型, 再推导并还原得到区间灰数预测模型; 最后, 将该模型应用于城市外来工数量的预测,预测效果验证了所提出模型的有效性及实用性.

    25  基于改进混沌优化的多目标遗传算法
    王瑞琪 张承慧 李珂
    2011, 26(9):1391-1397.
    [摘要](955) [HTML](0) [PDF 405.59 K](1804)
    摘要:

    针对多目标遗传算法存在的缺陷, 提出了基于改进混沌优化的多目标遗传算法. 引入基于改进Tent 映射的
    自适应变尺度混沌优化方法细化搜索空间和高效寻优, 结合非支配排序的群体分级机制和精英保留等多目标优化策
    略, 保持种群多样性的同时保证了进化向Pareto 最优解集的方向进行. 多目标测试函数的数值仿真和电力系统无功
    优化的算例分析表明了该算法的有效性和可行性.

    26  基于前景理论的随机直觉模糊决策方法
    李 鹏 刘思峰 朱建军
    2012, 27(11):1601-1606.
    [摘要](1089) [HTML](0) [PDF 183.98 K](1314)
    摘要:

    针对指标权重未知、方案的指标值为直觉模糊数的随机直觉模糊决策问题, 提出一种基于前景理论和新的
    记分函数的随机决策方法. 首先定义了新的记分函数; 然后运用灰色系统理论确定指标的权重, 并通过前景理论对方
    案进行对比和排序; 最后, 通过算例分析说明了所提出方法的合理性和可行性.

    27  基于自适应粒子群优化的新型粒子滤波在目标跟踪中的应用
    陈志敏 薄煜明 吴盘龙 段文勇 刘正凡
    2013, 28(2):193-200.
    [摘要](1175) [HTML](0) [PDF 314.73 K](1178)
    摘要:
    针对基于粒子群优化的粒子滤波(PSO-PF) 算法精度不高, 实时性差, 难以满足雷达机动目标跟踪的需求, 提
    出一种基于动态邻域自适应粒子群优化的粒子滤波(DPSO-PF) 算法. 该算法可以动态调整粒子邻域环境, 其中每个
    粒子按照邻域的环境和自身的位置信息自适应地调整相互间的邻域粒子数量, 使邻域粒子数量更为合理, 达到寻优
    能力与收敛速度的最佳平衡. 最后利用不同模型对该算法进行了仿真实验, 实验结果表明所提出的算法能够提高雷
    达机动目标跟踪的实时性和精确性.
    28  基于数据驱动的故障诊断方法综述
    李晗 萧德云
    2011, 26(1):1-9.
    [摘要](2037) [HTML](0) [PDF 318.01 K](6451)
    摘要:

    首先介绍了基于数据驱动的故障诊断方法研究动机和国内外发展现状, 以新的视角将现有故障诊断方法分
    为基于数据驱动的方法、基于分析模型的方法和基于定性经验的人工智能方法, 说明了该方法在整个体系中的地位,
    并从数据利用及其与基于分析模型的方法比较等方面探讨了该方法的应用背景; 然后综述了按照新分类中基于数据
    驱动故障诊断的现有方法, 分析比较了各方法的区别和联系; 最后指出了基于数据驱动故障诊断方法的几个具有前
    景的研究方向.

    29  有限时间控制问题综述
    丁世宏 李世华
    2011, 26(2):161-169.
    [摘要](1724) [HTML](0) [PDF 216.49 K](3741)
    摘要:

    由于有限时间控制系统具有更好的鲁棒性能和抗扰动性能, 近年来引起了人们的广泛关注. 首先, 回顾了有限时间控制方法的起源; 其次, 列举了有限时间控制系统的几种常用判据; 然后, 总结了有限时间控制系统的研究现状; 最后, 讨论了未来可能的研究方向.

    30  遗传算法优化BP 神经网络的短时交通流混沌预测
    李松 刘力军 解永乐
    2011, 26(10):1581-1585.
    [摘要](898) [HTML](0) [PDF 419.93 K](1649)
    摘要:

    为了提高BP 神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性, 提出了一种基于遗传算法优化BP 神经网络
    的改进混沌时间序列预测方法. 利用遗传算法优化BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练BP 神经网络预测模型以求
    得最优解, 并将该预测方法应用到几个典型混沌时间序列和实测短时交通流时间序列进行有效性验证. 仿真结果表
    明, 该方法对典型混沌时间序列和短时交通流具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.

    31  变权缓冲算子及其作用强度的研究
    <FONT face=Verdana>王正新,党耀国,刘思峰</FONT>
    2009, 24(8):1218-1222.
    [摘要](787) [HTML](0) [PDF 436.11 K](807)
    摘要:

    针对传统缓冲算子不能实现作用强度的微调,从而导致缓冲作用效果过强或过弱的问题,构造了变权弱化缓冲算子和变权强化缓冲算子.研究了缓冲算子调节度与可变权重之间的关系,并用遗传算法探讨该类缓冲算子的优化问题.研究结果表明,可变权重在功能上类似于高阶作用算子,但控制缓冲算子作用强度的灵活性则明显优于高阶缓冲算子.最后以我国能源消费总量的预测问题为例,验证了变权缓冲算子的有效性和优越性.

    32  基于区间数的多目标灰色局势决策模型
    <FONT face=Verdana>王正新;党耀国;宋传平</FONT>
    2009, 24(3):388-392.
    [摘要](774) [HTML](0) [PDF 243.60 K](856)
    摘要:

    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.

    33  云决策分析方法
    <FONT face=Verdana>柳炳祥;李海林;杨丽彬</FONT>
    2009, 24(6):957-960.
    [摘要](771) [HTML](0) [PDF 407.16 K](1303)
    摘要:

    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.

    34  函数优化的蜂群算法
    刘 勇 马 良
    2012, 27(6):886-890.
    [摘要](831) [HTML](0) [PDF 186.35 K](1424)
    摘要:

    基于蜂群觅食的特点提出一种蜂群算法. 在优化过程中, 每个个体的寻优策略由其以往的寻优经验和整个
    群体共享的信息决定; 通过定义个体的调整系数和个体与群体间的差异系数实现算法全局探索和局部开发能力的平
    衡; 给出了算法的实现步骤, 并利用压缩映射定理分析了算法的收敛性. 通过典型的基准函数测试算法的性能, 实验
    结果表明了算法的优越性.

    35  多目标混沌差分进化算法
    <FONT face=Verdana>牛大鹏;王福利;何大阔;贾明兴</FONT>
    2009, 24(3):361-364.
    [摘要](856) [HTML](0) [PDF 341.00 K](1190)
    摘要:

    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.

    36  区间型多属性决策的心态指标法
    <FONT face=Verdana>万树平</FONT>
    2009, 24(1):35-38.
    [摘要](827) [HTML](0) [PDF 241.86 K](793)
    摘要:

    针对决策者偏好信息和属性值均为区间数的多属性决策问题,提出一种新的决策方法.该方法将区间型决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵,通过求解主#客观偏好的总绝对偏差最小与各方案综合属性值差距最大的双目标规划问题,客观地确定了属性的权重,从而给出各方案的排序结果.当决策者处于不同心态时,可以通过调整其心态指标来进行决策,因而更加符合实际.应用实例表明了该方法的有效性和实用性.

    37  方案偏好已知的三角模糊数型多属性决策方法
    龚艳冰
    2012, 27(2):281-285.
    [摘要](791) [HTML](0) [PDF 150.85 K](879)
    摘要:

    研究决策者对方案偏好已知、属性值以三角模糊数形式给出且属性权重信息不能完全确知的多属性决策
    问题. 提出了基于模糊比例值的决策方法和基于模糊偏差度的决策方法, 这两种方法首先建立一个线性规划模型, 通
    过求解该模型获得属性权重; 然后, 基于三角模糊数两两比较的可能度公式及三角模糊数排序公式, 对决策方案进行
    排序和择优; 最后, 通过实例验证了方法的可行性和有效性.

    38  离散微粒群优化算法的研究进展
    <FONT face=Verdana>潘全科,王 凌,高 亮</FONT>
    2009, 24(10):1441-1449.
    [摘要](770) [HTML](0) [PDF 532.54 K](1612)
    摘要:

    首先,介绍了近年来出现的5种较为典型的离散PSO,并分析了它们与基本PSO 之间的联系和区别;然后,归纳了提高离散PSO 优化性能的若干途径,并总结了离散PSO 的应用现状;最后,探讨了离散PSO 有待进一步研究的若干方向和内容.

    39  基于改进粒子群优化的无线传感器网络定位算法
    黄 艳 臧传治 于海斌
    2012, 27(1):156-160.
    [摘要](942) [HTML](0) [PDF 194.92 K](1059)
    摘要:

    无线电干涉定位系统获取的干涉距离是4 个传感器节点间距离的线性组合值. 针对以两个节点间距离作为
    输入的传统定位算法无法直接利用上述干涉距离进行定位的问题, 提出一种基于改进粒子群优化的定位方法. 利用
    干涉距离的实验数据, 分析比较了遗传算法和改进粒子群优化在无线传感器网络节点定位问题中的性能. 结果表明,
    基于改进粒子群优化的定位方法的平均耗费时间远远小于基于遗传算法的定位方法, 具有更高的优化效率.

    40  一种核属性快速求解算法
    <FONT face=Verdana>葛!;李龙澍;杨传健</FONT>
    2009, 24(5):738-742.
    [摘要](745) [HTML](0) [PDF 206.63 K](802)
    摘要:

    针对求核算法存在所求得的核与基于正区域的核不一致以及算法的时间和空间复杂度不理想的问题,提出一种新的求核方法,并证明了由该方法所获得的核与基于正区域的核是一致的.利用分布计数基数排序方法设计了一种高效的等价类求解算法,在此基础上给出了快速求核算法.实验表明,所提出的算法是正确而高效的.

    41  量子进化算法研究进展
    <FONT face=Verdana>王凌</FONT>
    2008, 23(12):1321-1326.
    [摘要](1156) [HTML](0) [PDF 282.29 K](1827)
    摘要:

    在介绍量子进化算法(QEA)的原理,特点和基本流程的基础上,重点综述QEA 的改进,包括改进基本算子,引入新算子,改变种群规模,扩展为并行算法和构造新型算法框架等.介绍了QEA 的应用研究,进而提出了QEA 在理论,算法,组合优化,多目标优化与约束优化,不确定优化及应用方面的若干进一步的研究内容.

    42  基于混沌变异的小生境粒子群算法
    贾东立;张家树
    2007, 22(1):117-120.
    [摘要](1266) [HTML](0) [PDF 261.12 K](1182)
    摘要:

    针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度低的问题,提出了基于混沌变异的小生境粒子群算法(NCPSO).该算法结合小生境技术并加入了淘汰机制,使算法具有良好的全局寻优能力.变尺度混沌变异具有精细的局部遍历搜索性能,使算法具有较高的搜索精度.实验结果表明,NCPSO算法可有效避免标准PSO算法的早熟收敛,具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点,适合于工程应用中的复杂函数优化问题.

    43  复杂网络上带有直接免疫的SIRS类传染模型研究
    夏承遗;刘忠信;陈增强;袁著祉
    2008, 23(4):468-472.
    [摘要](1351) [HTML](0) [PDF 286.13 K](1547)
    摘要:

    在SIRS模型基础上,提出一个带有直接免疫的SIRS类传染模型.利用平均场理论,分析得到该传播模型的传染临界阈值主要与网络拓扑结构,直接免疫速率和免疫丧失速率有关.理论分析和数值仿真表明,直接免疫作用可以增大复杂网络上疾病传播的临界阈值,降低传染性疾病的传播范围,从而有效控制疾病在复杂网络上传播.

    44  基于微粒群算法和网格模型的参数优化方法
    李文启 仇一鸣 汪镭 吴启迪
    2012, 27(9):1288-1292.
    [摘要](990) [HTML](0) [PDF 425.05 K](885)
    摘要:

    针对在半导体制造工艺参数优化过程中缺乏直观参考的问题, 在微粒群优化算法(PSO) 和等值线理论分析
    的基础上, 将PSO 与等值线矩形网格模型相结合, 提出一种全新的工艺参数窗口选择方法. 在二维标准多峰函数上
    验证了所提出方法的有效性, 同时对所提出的方法进行了实际生产验证. 对于双输入参数问题, 该方法可以直接输出
    所有满足工艺要求的二维区域, 从而为参数优化和范围选取提供直观参考. 仿真测试结果和生产验证数据均表明了
    所提出的算法是一种有效的参数优化方法.

    45  直觉模糊集的聚类方法研究
    张洪美;徐泽水;陈琦
    2007, 22(8):882-888.
    [摘要](1385) [HTML](0) [PDF 291.71 K](1042)
    摘要:

    对基于直觉模糊集的聚类问题进行了研究.首先给出直觉模糊相似度的概念,并构建了直觉模糊相似矩阵和直觉模糊等价矩阵;然后定义了直觉模糊相似矩阵的合成运算法则,给出直觉模糊相似矩阵转化为直觉模糊等价矩阵的途径;此外,还分别定义了直觉模糊相似矩阵和直觉模糊等价矩阵的λ-截矩阵,进而给出了直觉模糊集的一种聚类方法;最后通过算例对该方法进行了说明和分析.