基于改进Bass模型的多元技术创新扩散研究

鉴于目前并没有一个统一的模型来包含多元技术创新之间的互补性、替代性和竞争性关系,从放宽Bass模型的创新扩散独立性假设条件入手,在原有的创新需求、模仿需求基础上,引入渗透需求,构建包含多元技术创新之间的互补性、替代性和竞争性关系的统一模型--MTID模型(Multi-Technolo-gy Innovation Dif...     

基于遗传算法的LuGre轮胎模型参数辨识研究

LuGre轮胎模型是一种动态轮胎摩擦力模型,该模型能够精确描述轮胎摩擦环节的动态特性,但由其高度非线性使得参数辨识非常困难.针对LuGre轮胎模型,提出一种基于遗传算法的模型参数两步辨识方法.首先由PD控制辨识出静态参数;然后由PID控制辨识出动态参数.在每一步辨识中,均采用遗传算法作为优化工具,从而避免了采用拟和辨识方法中误差较大,试验条件难以控制的缺点.该算法仅仅使用轮胎转速数据,而转速传感器是汽车防滑刹车控制系统(ABS)的基本组成部分,因此该算法可以与ABS结合工作,低成本的实现LuGre轮胎模型参数辨识.     

基于遗传算法的人力资源优化配置模型

基于定性分析的方法,提出了有效累计时间的概念,建立了一种基于遗传算法的人力资源优化配置模型,为人力资源的优化配置提供了一种新的量化管理的具体方法,并进行了算例分析,证明了模型的有效性、实用性.     

基于遗传算法对规避目标搜索模型

分析了在应召条件下对规避目标搜索行动的特点,然后采用遗传算法建立了可用于辅助搜索决策制定协同搜索方案的模型,为分析应召搜索提供了新的方法,该方法克服了传统的运筹学搜索论在协同行动等复杂条件下寻求最优搜索方案的不足。     

PM2.5扩散模型及预测研究

以武汉为例,以高斯扩散模型为基础研究PM2.5的扩散与衰减规律,充分考虑影响PM2.5扩散的因素,分析地面与建筑物边界反射、干沉积、雨洗湿沉积及湿度的影响,逐步改进高斯扩散模型,并引入时间t,计算当点源持续污染情况下,污染源上风和下风L公里处的浓度.通过数值仿真,得到距污染源下风向距离一定条件下污染扩散浓度的分布规律,预估突发情形下PM2.5的扩散距离及安全区域,结合三维图及平面图分析危险区及安全区.最后,结合小波理论及神经网络理论,提出小波神经网络的结构及算法,并通过Matlab实现了对PM2.5值的预测,并取得较高的预测拟合度.     

信息技术环境下自主学习模型构建与实证研究

结合高职学生的专业课程学习,构建了一个信息环境下高职学生自主学习能力培养模型,并基于模型进行教学设计,开展适于信息技术环境下的高职学生自主学习能力培养的实践与探索,最后通过定性和定量研究方法进行有效性的验证和分析.     

气体储罐泄漏扩散模型研究

安全评价中如何预测和模拟气体储罐完全破裂后介质在瞬间泄漏的动态扩散过程目前还没有合适的模型,通常只能借用环保领域中的高斯模型和Su tton模型,但环保领域的模型为稳态扩散模型,不含时间变量,并不适合动态扩散过程.目前开发的用有限元方法求解的计算机模型只能针对具体的装置进行模拟.本文根据F ick定律建立了气体扩散的动态模型,再限定气体储罐形状为最常见的圆柱形,确定了模型的初始条件和边界条件.通过坐标变换和两个积分变换:Fourier变换和适用于圆柱函数(Bessel函数)的H ankel变换,求出了此条件下扩散方程的解析解.     

基于跳扩散过程的Omega模型

文章通过在Omega模型中加入布朗运动扰动项,提出了一种跳扩散Omega破产模型.在索赔额为指数分布的情形下,给出了破产率函数是常数时的破产概率函数表达式.文章进一步研究了破产概率和盈余过程的“负占有时”之间的关系,并给出了破产概率函数的第二种推导过程.最后通过两个数值试验,将我们的模型与Albreeher和Lautscham (2013)的Omega模型的破产概率进行了比较分析.     

水质中放射性核素瞬态三维扩散模型的建立及求解

在一维扩散模型的基础上,建立了放射性核素在水质中的瞬态三维扩散模型,并给出了瞬态排放模式下模型的计算公式,实现了水质中放射性核素扩散浓度的快速估算.在MATLAB程序下,利用该方法对一个实例进行了仿真分析,得出相关结论,对于核泄漏事故下放射性核素扩散浓度预测评估及制定安全措施具有指导意义.     

Possion跳—扩散模型的参数估计

受有序样品聚类思想的启发,针对期权定价模型中的Possion跳—扩散模型,提出了一种基于标的资产价格历史数据的参数估计方法,并得到了较好的结果.     

GA算子的代数模型

采用矩阵形式表示遗传操作过程 ,可为遗传算法程序设计提供简明的数学模型     

基于遗传算法的对规避目标搜索模型

分析了在应召条件下对规避目标搜索行动的特点,然后采用遗传算法建立了可用于辅助搜索决策者制定协同搜索方案的模型,为分析应召搜索提供了新的方法,该方法克服了传统的运筹学搜索论在协同行动等复杂条件下寻求最优搜索方案的不足     

遗传算法与神经网络相结合的降水预报模型

针对目前BP神经网络在实际应用中,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,建立基于遗传算法的BP网络模型,同时通过实例说明该模型在降水预测中的应用,计算结果表明该方法的预测精度较高。     

三维装箱问题的模型与改进遗传算法

三维装箱问题是一类NP-hard的组合优化问题,构建一个适当的数学模型并设计高效快速的算法具有重要的理论和现实意义.该文将箱子空间划分为立方体单元,依此构建三维装箱问题的混合整数规划模型,并通过改进遗传算法求解,剔除大量不可行解提高了收敛速度.实验结果表明此算法运算过程及结果稳定,具有较强的实际应用价值,能有效解决复杂的三维装箱问题.     

遗传算法优化神经网络的汛期降水模型

针对目前神经网络在实际应用中,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,建立基于遗传算法的神经网络模型,实例研究结果表明该方法可以取得较高的预测精度.     

遗传算法在林木采伐作业信息管理中的应用

遗传算法是基于生物学进化原理的一种新的优化算法,本文介绍了遗传算法在林木采伐信息管理上的应用,通过林木采伐生产作业的衔接紧密的实际例子,论述了该方法在生产任务安排,降伐运输成本及劳力分配等信息管理中的作用。     

基于遗传算法的装备维修费用优化分配理论及优化方法研究

在美国工业界武器系统咨询委员会提出的郊能公式基础上 ,建立了武器装备效能与维修费用函数关系 ,为武器装备维修费用的优化分配提供了一个标准 .针对多种武器装备维修费用优化 ,建立了一个维修费用分配模型 ,用遗传算法进行了优化 ,并对优化过程进行了详细阐述 .在此基础上开发了装备维修经费优化与管理辅助决策支持系统 .     

遗传算法基础理论研究的新近发展

本文综述了有关遗传算法收敛性及收敛速度估计的近期研究结果,在分类概述相关的Ｖｏｓｅ－Ｌｉｅｐｉｎｓ模型、Ｍａｒｋｏｖ链模型、公理化模型、连续（积分算子）模型及收敛速度估计、迭代次数估计与时间复杂性估计的基础上,指出遗传算法理论研究存在的其它亟待解决的问题。     

Performance Analysis of Adaptive Genetic Algorithms with Fuzzy Logic and Heuristics

In this paper, we propose some genetic algorithms with adaptive abilities and compare with them. Crossover and mutation operators of genetic algorithms are used for constructing the adaptive abilities. All together four adaptive genetic algorithms are suggested: one uses a fuzzy logic controller improved in this paper and others employ several heuristics used in conventional studies. These algorithms can regulate the rates of crossover and mutation operators during their search process. All the algorithms are tested and analyzed in numerical examples. Finally, a best genetic algorithm is recommended.