通过缓冲高适应度个体改进遗传算法实现的收敛特性

文中概要阐述了遗传算法的算法实现产生过早收敛的原因，提出了在常规遗传算法中增加对最优个体缓冲的改进算法，延长具有高适应度个体的生存期，进而维持较高的种群多样性，以获得更好的收敛速度和优化解，并对建立缓冲区的一些规则进行了讨论。文中以求解旅行商问题为例，对改进前后的遗传算法的运行情况进行对比分析，结论为改进算法能获得更好的收敛性能。     

运用模糊数解决非确定环境下的路由问题

本文基于模糊数学的有关原理,论述了网络环境不确定的条件下路由问题的求解.本文假定网络链路延迟是模糊数,给出了路径延迟小于端到端延迟约束的可信度的定义,提出了路径可信度判定(Path Reliability Decision:PRD),最优可信度路由(Most Optimal Reliability Path:MORP),最优路径分解(Path Optimal Partition:POP),及最优分解路径(Most Optimal Partition Path:MOPP)等问题.本文证明,PRD是多项式可解的,POP可以用等可信度分解实现,一般情况下,MORP和MOPP是等价的.在所有链路延迟的宽度都相同时,MORP转化为约束为跳数的最短路径问题,因此是多项式可解的.最后我们给出了MORP的近似算法,算法的时间复杂度为O(log(ε)^-1(vlog(v)+e)).     

含一般模糊弹性约束的广义模糊变量线性规划

建立并讨论了一类含有一般模糊弹性约束的广义模糊变量线性规划问题.首先,简单介绍了结构元方法并对结构元加权排序中权函数表征决策者风险态度进行了深入分析.然后选取风险中性的决策者来定义序关系,应用Verdegay模糊线性规划方法将含一般模糊弹性约束的广义模糊变量线性规划转化经典的线性规划问题,简化了原问题的求解.最后通过数值算例进一步说明了该方法的有效性.     

给定生命表下具有最优退休年龄的生命周期模型[英文]

本文在给定的工资增长率,寿命和健康水平的条件下,建立具个人如何选择最优退休年龄的生命周期模型.文中证明个人在给定的条件下存在一个最优的退休年龄,个人最优退休年龄随工资增长率和个人的寿命延长而增加.     

不确定理论下的DC型养老金的最优投资策略问题

在不确定理论的框架下,研究确定缴费(DC)型养老金的最优投资策略问题.以最小化二次损失函数为目标,分别在固定缴费和不确定缴费的情形下,建立养老金的最优化模型.利用不确定动态规划法,证明了不确定最优性原理,得出了不确定最优性方程,通过求解不确定最优性方程得到最优给付率和最优投资策略.     

基于神经动态规划算法的最优路径选择探讨

神经动态规划算法在处理复杂的决策问题时非常有效,它可将我们所遇到的问题分成若干子问题,然后再寻找每个子问题合理的处理方法,最后从这些子问题的处理方法中找到以前问题的最优处理方法。在最优路径选择问题中,通过Matlab仿真得出神经动态规划算法比传统方法更容易找到答案,使运行效率得到了提高。     

基于改进PSO的变流器控制参数优化方法

粒子群优化(PSO)算法在优化具有非连续特性的变流器控制参数时,因粒子多样性的减少与缺少跳出局部优值区域的机制,容易陷入局部最优值。为了解决上述问题,该文提出具有多群体和多速度更新方式的改进PSO(MMPSO)。以不同控制方式的单相逆变系统为研究对象,选取由总谐波畸变率(THD)和误差绝对值积分(IAE)组成的优化目标函数,并建立MMPSO的变流器优化模型。实验结果对比表明,MMPSO算法优化效率高,且收敛速度快。     

σ2 Hessian方程的Pogorelov型C2 内估计及应用

提出利用拉格朗日乘子法重新证明σ2算子的最优凹性,并定义了一个凸锥Γ3?=λ=(λ1,λ2,?,λn)∈Rn:σ1(λ)>0,σ2(λ|i)>0,1≤i≤n。利用σ2算子的最优凹性，给出了σ2Hessian方程Pogorelov型C2内估计，进而证明了σ2(D2u(x))=1,x∈Rn的满足二次多项式增长条件的Γ3?-凸整解为二次多项式。     

基于改进的差异演化算法求解SVM反问题的研究

针对求解支持向量机反问题的效率较低,算法复杂度高以及运用传统方法求解该问题容易陷入局部最优出现早熟收敛的问题,提出一种基于改进差异的差异演化算法。该算法在标准差异演化算法的基础上利用种群分类机制对算法进行改进,对改进后的算法与标准差异演化算法和K-means聚类算法进行实验设计,并对算法最终实验结果进行分析,改进的差异演化算法除在运行时间外,结果对比以及最大间隔次数比都有明显的提升,有效地保护处于最优解区域但是适应值低的个体,能够提高算法局部搜索能力,有助于算法实现全局收敛。实验结果表明,改进的差异演化算法在求解SVM反问题上能有明显的提升。     

隐半马尔科夫市场下投资组合的动态决策问题（英文）

在长期投资组合中,既要考虑金融资产自身的价格波动风险,又要关注宏观经济环境变化及通胀风险对各资产的影响.为此,本文建立宏观经济环境服从隐半马尔科夫链的金融市场,由通胀指数债券、银行存款和普通股票构成投资组合.由期望效用最大化构建随机控制模型,考虑到该隐半马尔科夫市场的不完备性,进一步将该投资组合问题视作部分信息的随机控制问题,并利用隐半马尔科夫滤波将部分信息控制问题转化问完全信息问题,得到解的存在唯一性.本文最后给出若干数值模拟结果,结果显示本文建立的模型优于普通市场的模型.