珊瑚礁算法的改进研究

珊瑚礁算法易于陷入局部最优且寻优精度低，因此提出一种改进的珊瑚礁算法.此算法借鉴粒子群算法、高斯变异和模拟退火算法的思想改进珊瑚礁算法的内部有性繁殖、无性繁殖和更替机制，提高了算法的寻优精度并可跳出局部最优.在仿真实验中，将改进珊瑚礁算法与基本珊瑚礁算法和粒子群算法等10种算法分别在高维和低维测试函数下进行比较.实验结果表明，改进的珊瑚礁算法不仅较其他算法具有更好的收敛速度和精度，而且在高维测试函数中，仍然可以保持良好的性能.     

供不应求条件下牛鞭效应的抑制方法

首先分析讨论了供应商在供不应求的情况下应用线性分配机制所导致的牛鞭效应.然后在供不应求的情况下采用基于零售商退货率的历史数据分配法来降低牛鞭效应.如在货物分配中可终止合同,对于那些退货率超过供应商容忍度上限的零售商,供应商采取与其中止合同的方法来进行货物分配;如在货物分配中不能终止合同,供应商可选择抑制高退货率的零售商订单的函数的方法来进行货物分配.这两种方法都可以有效地降低牛鞭效应.     

一种基于非线性多目标群决策的错峰控制限电分配方法

探讨了在用电峰值时段对多地区之间进行限电分配的问题.通过分析错峰控制限电决策中的不满意度影响因素,给出了不满意度的非线性显函数形式;运用非线性多目标群决策理论,建立了非线性多目标群决策错峰控制限电模型,提出了一种交互式多目标加权解法,并且将有约束非线性规划模型化为无约束非线性规划模型;给出了求解的方法与步骤.最后经实例研究,得到较满意的结果.     

Exponential Synchronization of Uncertain Complex Dynamical Networks with Delay Coupling

This paper studies the global exponential synchronization of uncertain complex delayed dynamical networks. The network model considered is general dynamical delay networks with unknown network structure and unknown coupling functions but bounded. Novel delay-dependent linear controllers are designed via the Lyapunov stability theory. Especially, it is shown that the controlled networks are globally exponentially synchronized with a given convergence rate. An example of typical dynamical network of this class, having the Lorenz system at each node, has been used to demonstrate and verify the novel design proposed. And, the numerical simulation results show the effectiveness of proposed synchronization approaches.     

Enhancing synchronizability by rewiring networks

<正>According to different forms of synchronized region,complex networks are divided into typeⅠ(unbounded synchronization region) and typeⅡ(bounded synchronization region) networks.This paper presents a rewiring algorithm to enhance the synchronizability of typeⅠand typeⅡnetworks.By utilizing the algorithm for an unweighted and undirected network,a better synchronizability of network with the same number of nodes and edges can be obtained. Numerical simulations on several different network models are used to support the proposed procedure.The relationship between different topological properties of the networks and the number of rewirings are shown.It finds that the final optimized network is independent of the initial network,and becomes homogeneous.In addition the optimized networks have similar structural properties in the sense of degree,and node and edge betweenness centralities.However,they do not have similar cluster coefficients for typeⅡnetworks.The research may be useful for designing more synchronizable networks and understanding the synchronization behaviour of networks.     

基于属性信息和结构特性的网络节点重要度研究

现有的节点重要度排序方法大多只针对网络的拓扑结构进行研究,忽视了网络节点自身所包含的属性信息.然而这些属性信息至关重要,却广泛存在不完备性,这些不完备属性信息与节点的重要性密切相关.针对这一问题,提出一种基于优势粗糙集理论和TOPSIS方法的网络节点重要度分析方法,融合网络结构特性和节点属性信息,克服了单一从拓扑结构分析的局限.最后,将本文所提出的方法应用于微博社交网络中的用户重要度评价,并与其他方法进行比较,结果表明,该方法的排序结果对节点在属性信息和结构特性的重要性进行了较好的综合,能全面地体现出各节点的重要程度.     

基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法(AWOA).设计一种随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度; 设计一种自适应调整搜索策略,提高了算法跳出局部最优的能力.利用23个标准测试函数,分别针对高维和低维问题进行测试,仿真结果表明,AWOA在收敛精度和收敛速度方面总体上明显优于其他多种改进的鲸鱼优化算法.     

复杂网络输出同步

状态同步是复杂网络中一个重要的研究方向.然而,现实系统的状态经常是观测不到的,有时仅一部分状态能达到同步就能满足需要,无需所有的状态同步.因此,提出带有输出的复杂网络的新模型,此模型是原复杂网络模型的扩展,然后根据输出矩阵为奇异和非奇异矩阵的两种情况进行研究,给出了输出达到同步的几个充分条件,研究了状态不同步输出同步的稳定性条件.并举例说明在不满足状态同步的情况下,可实现输出同步.研究结果表明,复杂网络输出同步是非常有意义的.     

属性细化的粗糙集理论分析

针对粗糙集的决策系统,给出了有效等价类细化和有效集合细化的定义,从理论上分析了必要属性细化后对上近似和下近似、近似分类精度和质量以及决策规则的数量和相对约简的影响.针对细化的区域分三种情况讨论,得出了在各种区域下划分的结果,如果对有效集合细化划分的越细,上近似和下近似就越逼近给定的集合,分类精度和近似分类质量就越大,产生的规则在包含原规则的基础上增多,并且相对约简和属性的必要和不必要的性质保持不变.研究结果对决策表的属性约简、决策规则形成和有效性等问题具有实际意义.