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相似文献
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1.
具有稳定系数的多目标多维模糊决策算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
对多目标多维模糊决策模型的模糊交叉算法做了进一步研究,分析了多目标多维模糊决策模型中主观监督因子在三维以上模糊决策时对目标权重调节不灵敏的原因,提出一种新的模糊环境下带有目标权重主观监督因子和稳定系数的目标函数,给出了具有稳定系数和主观监督因子的目标权重计算公式,并给出了多目标多维模糊决策的算法,实例计算说明了算法的有效性。  相似文献   

2.
监督模糊模式识别交叉迭代模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
从模糊模式识别概念出发,建立一种以决策者经验、偏好为监督,在方案优属等级识别过程中确定最佳目标权重和方案优属度的监督模糊模式识别交叉迭代算法,该算法集成了决策偏好信息完全未知、部分未知、完全已知的主客观权重识别方法。并严格证明了该算法的局部收敛性。  相似文献   

3.
多目标多维模糊决策模型的模糊交叉算法   总被引:4,自引:1,他引:3  
对多目标多维模糊决策模型做了进一步研究,提出一种模糊环境下带有目标权重主观监督因子的目标函数,提出了计算模糊决策识别矩阵与目标权重的模糊交叉计算公式。该算法既充分利用了模糊决策中的客观信息,又充分利用了决策专家的知识与经验,将客观定权与主观定权有机结合起来,为求解最优模糊决策识别矩阵和确定目标最优权重提供了一种有效途径,进一步丰富了多目标多维模糊决策理论模型。将本文提出的模糊决策方法应用于16家电炉炼钢企业的模糊综合评价决策,取得了较为满意的效果。  相似文献   

4.
一种新型的多属性决策权重计算方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
如何科学、合理地确定指标权重,关系到多属性决策结果的可靠性与正确性。现有多属性决策方法大多不能反映不同决策矩阵规范化方法对指标权重计算的影响,针对这一问题,本文提出了基于不同规范化矩阵确定指标权重的思想,进而推导了一种以全部方案总体效能最小为目标的指标权重模糊优化迭代算法。以向量规范法和线性变换法为例,对某战斗机性能多属性决策问题进行了权重计算。计算结果表明,该方法能够快速收敛到优化权重,从而为多属性决策的权重计算问题提供了新的解决方案。  相似文献   

5.
不完全信息下多目标决策的一种新方法   总被引:22,自引:0,他引:22  
基于部分偏好信息(目标权重),本提出了多目标决策的一种线性规划算法,该法避免了获取偏好信息的困难,在较少信息下,为决策提供更普遍,易操作且有效的方案排序结果。最后进行了算例分析。  相似文献   

6.
引入基于指标权重的欧氏距离描述数据之间的相似程度,通过权重指标评价函数刻画随着权重ω的改变分类模糊程度的变化;运用粒子群优化算法(MPSO),极小化属性权重评价函数,自适应地求得每个指标的权重赋值;将得到的权重应用于聚类算法,将数据按照相似程度不同分类,以分类中出现的孤立点为疑似欺诈点;最后,通过人工复检的方式验证了模型的有效性和准确性。  相似文献   

7.
主要研究带有两类权重的一般图下的关联聚类问题.问题的定义是,给定图G=(V,E),每条边有两类权重,我们需要将点集V进行聚类,目标是最大相同性,即最大化属于某个类的边的第一类权重之和加上在两个不同类之间的边的第二类权重之和.该问题是NP-难的,我们利用外部旋转技术将现有的半定规划舍入0.75-近似算法改进.算法的分析指出,改进的算法虽然不能将近似比0.75提高,但是对于大多数实例,可以获得更好的运行效果.  相似文献   

8.
针对重大突发事件的应急物资救援,研究了应急物流中心的选址及应急物资的调运问题。利用离散的情景集合描述受灾点应急物资需求的不确定性以及应急物资运输成本和运输时间的不确定性,同时考虑应急救援成本和应急救援时间两个目标,建立了多目标应急物流中心选址的确定型模型和鲁棒优化模型。为将多目标问题转化为单目标问题,利用成本单目标和时间单目标的最优结果将多目标转化为相对值再加权处理,该方法既可消除多个目标之间的单位及数量级差异,还可以根据问题的数据变化进行动态调整。以提供应急物资救援服务的设施作为编码,设计了一种通用的混合蛙跳算法。为检验模型和算法的有效性,设计了一个多情景的算例,结果表明两个模型和算法具备良好的可行性和有效性,且鲁棒优化模型能较好地保持对各种不确定性的抗干扰能力;最后,讨论分析了成本偏好权重和鲁棒约束系数的影响,结果表明可根据成本偏好权重的取值范围来区分各种应急救援阶段,体现不同救援阶段的救援要求及特征,并给出了成本偏好权重和鲁棒约束系数的取值建议。  相似文献   

9.
基于新增设施选址问题,考虑网络节点权重不确定性,以设施中最大负荷量最小为目标,提出最小最大后悔准则下的新增设施选址问题。在网络节点权重确定时,通过证明将网络图中无穷多个备选点离散为有限个设施候选点,设计了时间复杂度为O(mn2)的多项式算法;在节点权重为区间值时,通过分析最大后悔值对应的最坏情境权重结构,进而确定最大后悔值最小的选址,提出时间复杂度为O(2nm2n3)的求解算法;最后给出数值算例。  相似文献   

10.
为从Vague集多准则模糊决策、目标识别和模糊推理三者关系中探求目标识别构建方法,利用特征矩阵、权重、评价函数等分别构建了基本决策过程和熵权-加权算子决策过程.通过R_(0v)。型模糊取式三Ⅰ算法,揭示了两种决策过程的评价函数值分别是模糊推理的模糊逻辑三Ⅰ解和加权三Ⅰ解.结合三Ⅰ算法的还原性和模糊推理过程,构建了基于三Ⅰ算法的模糊推理目标识别方法.利用一个工件识别实例说明了提出的目标识别方法的正确性和有效性.  相似文献   

11.
王岳宝  苏淳 《应用数学》1998,11(4):80-84
本文在更为广泛的权函数和边界函数的范围内,使用不高于独立列场合下的矩条件,讨论了NA列的一类小参数级数的极限状态及收敛速度.因此,本文的结果即使对独立列也是有意义的.  相似文献   

12.
A rank-one algorithm is presented for unconstrained function minimization. The algorithm is a modified version of Davidon's variance algorithm and incorporates a limited line search. It is shown that the algorithm is a descent algorithm; for quadratic forms, it exhibits finite convergence, in certain cases. Numerical studies indicate that it is considerably superior to both the Davidon-Fletcher-Powell algorithm and the conjugate-gradient algorithm.  相似文献   

13.
含有等式约束非线性规划的全局优化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对含有多个等式约束的非线性规划问题,提出一个全局优化算法.该方法基于可行集策略把改进的模拟退火方法与确定的局部算法方法相结合.对算法的收敛性进行了证明,数值结果表明算法的有效性及正确性.  相似文献   

14.
针对恒模算法(CMA)收敛速度较慢、收敛后均方误差较大的缺点,提出一种新的双模式盲均衡算法.在算法初期,利用能快速收敛的归一化恒模算法(NCMA)进行冷启动,在算法收敛后切换到判决引导(DD-LMS)算法,减少误码率.计算机仿真表明,提出的新算法有较快的收敛速度和较低的误码率.  相似文献   

15.
Mehrotra’s algorithm has been the most successful infeasible interior-point algorithm for linear programming since 1990. Most popular interior-point software packages for linear programming are based on Mehrotra’s algorithm. This paper describes a proposal and implementation of an alternative algorithm, an arc-search infeasible interior-point algorithm. We will demonstrate, by testing Netlib problems and comparing the test results obtained by the arc-search infeasible interior-point algorithm and Mehrotra’s algorithm, that the proposed arc-search infeasible interior-point algorithm is a more reliable and efficient algorithm than Mehrotra’s algorithm.  相似文献   

16.
We describe a fraction free version of the Matrix Berlekamp/Massey algorithm. The algorithm computes a minimal matrix generator of linearly generated square matrix sequences in an integral domain. The algorithm performs all operations in the integral domain, so all divisions performed are exact. For scalar sequences, the matrix algorithm specializes to a different algorithm than the algorithm currently in the literature. This new scalar algorithm has smaller intermediate values than the known fraction free Berlekamp/Massey algorithm.  相似文献   

17.
The paper considers the hybrid flow-shop scheduling problem with multiprocessor tasks. Motivated by the computational complexity of the problem, we propose a memetic algorithm for this problem in the paper. We first describe the implementation details of a genetic algorithm, which is used in the memetic algorithm. We then propose a constraint programming based branch-and-bound algorithm to be employed as the local search engine of the memetic algorithm. Next, we present the new memetic algorithm. We lastly explain the computational experiments carried out to evaluate the performance of three algorithms (genetic algorithm, constraint programming based branch-and-bound algorithm, and memetic algorithm) in terms of both the quality of the solutions produced and the efficiency. These results demonstrate that the memetic algorithm produces better quality solutions and that it is very efficient.  相似文献   

18.
We study a modification of the EMS algorithm in which each step of the EMS algorithm is preceded by a nonlinear smoothing step of the form , where S is the smoothing operator of the EMS algorithm. In the context of positive integral equations (à la positron emission tomography) the resulting algorithm is related to a convex minimization problem which always admits a unique smooth solution, in contrast to the unmodified maximum likelihood setup. The new algorithm has slightly stronger monotonicity properties than the original EM algorithm. This suggests that the modified EMS algorithm is actually an EM algorithm for the modified problem. The existence of a smooth solution to the modified maximum likelihood problem and the monotonicity together imply the strong convergence of the new algorithm. We also present some simulation results for the integral equation of stereology, which suggests that the new algorithm behaves roughly like the EMS algorithm. Accepted 1 April 1997  相似文献   

19.
Stochastic global search algorithms such as genetic algorithms are used to attack difficult combinatorial optimization problems. However, genetic algorithms suffer from the lack of a convergence proof. This means that it is difficult to establish reliable algorithm braking criteria without extensive a priori knowledge of the solution space. The hybrid genetic algorithm presented here combines a genetic algorithm with simulated annealing in order to overcome the algorithm convergence problem. The genetic algorithm runs inside the simulated annealing algorithm and provides convergence via a Boltzmann cooling process. The hybrid algorithm was used successfully to solve a classical 30-city traveling salesman problem; it consistently outperformed both a conventional genetic algorithm and a conventional simulated annealing algorithm. This work was supported by the University of Colorado at Colorado Springs.  相似文献   

20.
提出了一种理想化的模拟仿生搜索算法——扰动算法 ,以此方法为基础 ,分析了遗传算法的搜索过程和效率问题 ,阐明了遗传算法作为一种次优算法的有效性 .相对于遗传算法的生物解释 ,本文给出了相应的物理解释 .同时 ,本文为遗传算法、进化策略和模拟退火算法找到了一种统一的物理解释 ,揭示了这些重要的仿生类算法实质上的相似性 .  相似文献   

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