基于自适应遗传算法的SVM参数优化

针对基于遗传算法支持向量机(SVM)训练时间较长以及分类精度较网格搜索法有所降低等问题,通过重新定义遗传算法参数的寻优范围,提出一种自适应遗传算法;该算法根据网格搜索法得到遗传算法参数的最佳寻优范围,然后遗传算法在这个范围内进行参数的精确寻优,最后得到分类的结果;这样不仅可以有效缩短训练时间,而且拥有更高的分类正确率;通过UCI中的10组经典数据集的实验结果可知,自适应遗传算法较之网格搜索法、 常规遗传算法、粒子群算法在训练时间上有较大的提升,并且拥有较高的分类准确率。     

基于遗传算法的弹性地基加肋板肋梁无网格优化分析

基于遗传算法及一阶剪切理论,提出一种弹性地基上加肋板肋条位置优化的无网格方法.首先,通过一系列点来离散平板及肋条,并用弹簧模拟弹性地基,从而得到加肋板的无网格模型;其次,基于一阶剪切理论及移动最小二乘近似原理导出位移场,求出弹性地基加肋板总势能;再次,根据哈密顿原理导出结构的弯曲控制方程,并通过完全转换法处理边界条件;最后,引入遗传算法和改进遗传算法,以肋条的位置为设计变量、弹性地基板的中心点挠度最小值为目标函数,对肋条位置进行优化达到地基板控制点挠度最小的目的.以不同参数、载荷布置形式的弹性地基加肋板为例,与ABAQUS有限元结果及文献解进行比较.研究表明,采用所提出的无网格模型可有效求解弹性地基上加肋板弯曲问题,结果易收敛,同时基于遗传算法与改进混合遗传算法所提出的无网格优化方法均可有效优化弹性地基加肋板肋条位置,后者计算效率相对较高,只进行了三次迭代便可获得稳定的最优解,此外在优化过程中肋条位置改变时只需要重新计算位移转换矩阵,又避免了网格重构.     

人力资源约束下的项目群调度问题建模与求解

基于人员胜任力是影响工作绩效的关键因素,将资源受限项目调度问题中的可更新资源通过一系列科学合理的方法或者手段转变为存在胜任力差异的人力资源,由此构建起一个强调胜任力差异的人力资源约束项目调度问题模型,此模型最突出的优势在于选取了能够客观合理评估人员胜任力的指标,提供了严谨科学的关系式,将复杂的多项目总工期与总成本的双目标最小化问题转换为综合指标单目标最大化问题,建立数学优化模型,采用遗传算法求解。通过算例研究证实,相较于传统多模式模型,基于人员胜任力水平差异的模型明显更胜一筹,其优势集中表现为最优工期更短、最优成本更低。考虑了胜任力差异的数学优化模型更符合研发项目群管理实践,同时遗传算法在求解方面不仅效率高,并且更容易获得客观准确的结果。     

区间数的排序方法研究

指出献^[3-5]所定义的用于区间数排序的可能度存在的不足,分别给出了刻画区间数大小比较的相对优势度的定义和模糊互补矩阵排序的一种新方法。在此基础上,给出了区间数的一种排序方法。     

沿海港口集装箱空箱调运策略优化模型

我国沿海港口进出口箱分布非常不均衡,由此产生了集装箱空箱调运现象,合理的空箱调运策略能够有效地降低航运成本。本文研究了沿海港口间的空箱调运问题。在传统确定目的港策略的基础上,提出了一种新的空箱调运策略,不确定目的港策略。针对两种不同调运策略分别建立了以总调运费用最小为目标的规划模型。并以中国沿海港口空箱调运为例,运用遗传算法,在不同的空箱供需情况下,对两种调运策略费用进行了优化求解。结果表明,供需平衡模式下,固定目的港策略略有优势;在供需不平衡模式中,不确定目的港策略优势更加明显。此研究能够为港口间空箱调运提供辅助决策。     

模糊最短路的一种算法

模糊最短路问题在许多领域有着广泛的应用,研究这一问题具有重要意义。根据多准则决策理论求非被支配路径集合,求最大效用模糊最短路以及利用模糊数排序方法求模糊最短路是常用的三种研究方法,本文利用OERI排序原理,使网络模糊边长具有线性可加性,对具有三角模糊数边权的网络给出了一种标号算法,该算法简单高效,且易于在计算机上实现,算法的时间复杂度为O(n^2)。     

考虑拥堵路况下碳排放的选址-配送集成优化问题

供应链网络的运输过程是碳排放的主要来源之一,道路拥堵、配送距离和车辆载重等因素会影响碳排放量,本文研究考虑拥堵路况下碳排放的选址-配送集成优化问题。根据车辆行驶状态定义道路拥堵情况,以不同时段下拥堵概率和预期拥堵距离作为路况决定因素,构建碳排放量和经济成本都最小的两目标模型。设计改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解模型获得Pareto解集。以环境问题较重的北京和天津为中心构建供应链网络作为算例,验证了模型和算法的有效性和可行性。实验结果给出了不同偏好下供应链网络的构建方案,并对不同时段下决定路况的拥堵概率和预期拥堵距离以及车辆载重进行灵敏度分析。实验结果表明,相对于高速公路,城市道路不同时段对碳排放量影响更敏感。     

基于结构元方法的模糊数互补判断矩阵排序法

利用模糊结构元方法,研究了决策信息以模糊数互补判断矩阵形式给出的有限方案决策问题。给出了模糊数互补判断矩阵的定义,介绍了模糊数排序的一种简捷方法——组合序。在该序的基础上,对模糊有序加权平均(FOWA)算子的若干性质进行证明。利用该算子能够将模糊数互补判断矩阵转换为实数矩阵,进而,对模糊数互补矩阵的排序问题转换成实数矩阵的排序问题。只要矩阵中的元为有界闭模糊数,就可以利用FOWA算子进行排序。最后通过算例对比分析,算例表明利用本文的方法进行排序更为简捷。     

面向应急对地观测任务的多平台资源部署优化研究

提出了一种基于遗传算法的面向应急对地观测任务的多平台资源部署优化方法。该方法通过把观测区域离散化为网格点的集合,将多平台资源部署问题形式化为一个组合优化问题,其目标是在一定响应时间约束下最大化观测区域覆盖率。设计的求解算法采用整数编码表示各平台资源的部署位置,使用精英保留策略加快算法收敛速度。仿真结果表明,该方法能够快速获得满意的卫星、飞艇、无人机多平台资源部署方案。