多目标模糊优化问题的神经网络解法

基于函数联接神经网络，提出了一种解决工程结构多目标模糊优化问题的新算法。该算法以设计人员对目标函数值的满意程度作学习样本，采用神经网络取代传统的隶属度函数，从而较好地解决了隶属函数的描述问题。在解决多目标模糊优化问题中，该算法较传统算法具有更大的灵活性。     

基于MRA和AMFNN的交通流量预测

为了研究城市道路动态变化的交通流量，本文提出了在多分辨率分析(MRA)的基础上利用加乘模糊神经网络(AMFNN)进行预测的方法，并给出了交通流量的预测模型，同时，用实测的流量数据测试了模型的性能．仿真实验表明，采用基于多分辨率分析的加乘模糊神经网络非线性方法能够获得较满意的预测结果。     

公路选线设计方案多目标决策模糊优选模型

运用模糊数学的方法，在采用AHP法构造优选系统的综合评价指标体系的基础上运用多目标决策模糊集理论，将方案优选视为多目标决策模糊优化问题，建立模糊优选模型。     

多目标模糊优选决策方法在投资方案中的应用

应用多目标决策和模糊优选理论，提出了投资方案的多目标模糊优选理论模型，并通过实际案例说明其可行性，为单位制订发展战略目标提供决策依据。     

基于格序偏好的模糊多目标决策方法

运用格论,将方案优选的全序刻画拓展为格序刻画.基于决策理论和模糊集理论,提出了模糊多目标格序决策的概念,建立了模糊多目标格序决策模型.基于正、负理想解的概念,提出了该模型的2种算法.算法1是先对模糊指标值进行加权,然后确定模糊正、负理想解,通过比较每个方案与两者之间的差异选择满意解.算法2是直接在原模糊指标值的基础上确定模糊正、负理想解,并引入满意度的概念刻画每个方案与两者之间的差异,最后通过加权得到满意解.算法1较简单,算法2则能始终保持模糊元素的线性性质.算例表明,2种算法结果一致.     

桥梁初步设计专家系统

介绍的系统包括桥梁上部结构形式和施工方法的选择、墩台类型选择及工程量估算。采用作者提出的“双重加权多目标决策方法”，对可行的方案进行优化，得出最佳方案，彩多层模糊识别方法对工程量进行估算。系统采用多线路推理、数据驱动和目标驱动相结合的推理策略，运用策略解释法解释推进结论，大量的汉字选择菜单为用户提供了友善的人机界面。     

对话型模糊多目标规划模型及求解方法

本文对对话型模糊多目标规划方法的以下几个方面进行了探讨：对话型方法中隶属函数和模型的构造；调整满意解的原理和方法；应用可能性理论求解模糊多目标规划的对话型方法；并给出了应用实例。     

铁路选线设计方案多目标决策模糊优选模型及其应？…

铁路选线设计方案优选是一个多目标决策问题,本文中将为案优选视为多目标决策模糊优化问题,建立了相应的系统模糊优选模型,并结合实例编制了该模型的应用软件。     

基于模糊多目标决策理论的军事运输路径优化研究

本文以军事运输的路径优化为研究对象，采用基于路段重叠惩罚的多路径搜索算法建立路径决策集：用模糊多目标决策理论从时间、危险性、保障代价三个方面来构造军事运输路径优化决策算法；最后，本文还给出了算法实例．     

模糊偏好条件下多目标群决策的方法

决策环境下更多的状况是偏好模糊的和多目标的。将两种比较复杂的条件转化成简单明晰的决策结果一直是研究的课题,而且这方面的理论尚不完善,在此基础上,研究了模糊偏好条件下一致左阵的性质,证明了模糊一致矩阵与模糊互补矩阵等价的充要条件,并以此作为构造模糊一致矩阵的理论基础,进一步提出了模糊偏好条件下多目标群决策的一种方法,并给出了一个算例。     

遗传算法用于控制器参数的满意优化

对于控制器参数的多指标优化问题，提出了一种新型优化设计方法。通过分别设计的各个性能指标的满意度函数，反映出各性能指标对控制系统的具体要求；并用综合满意度函数的设计，反映出对控制目标的综合要求。由此给出了一种优化模型。应用遗传算法自动搜索，实现控制器参烽的优化。仿真实验效果良好，表明了本文方法的灵活实用性。     

铁路选线设计方案多目标决策模糊优选模型及其应用研究

铁路选线设计方案优选是一个多目标决策问题。本文中将方案优选视为多目标决策模糊优化问题 ,建立了相应的系统模糊优选模型 ,并结合实例编制了该模型的应用软件。     

多目标优化的新方法——幂加权和法及数值仿真

提出了一种新的评价函数,将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并证明了由这种方法所得到的最优解是多目标优化问题的有效解.用混合罚函数法将约束问题变为无约束问题,将改进的模拟退火算法与单纯形法结合起来构造一种效率较高的全局优化算法,该算法具有模拟退火算法在全局搜索上的优点和单纯形法在局部搜索上的优点.用计算机语言编制了通用程序,给出了单目标优化和多目标优化的例子,数值仿真结果表明这种方法是可靠的.     

模糊决策在污水处理扩建工程的应用

本文采用模糊综合评判方法 ,对一项多目标多层次的污水扩建工程的技术改造方案 ,进行了模糊决策的综合评价选优。使方案决策结果更趋于全面、客观、合理。     

考虑城市干道车队运行特点的交通信号协调控制算法

为建立交通信号协调控制算法并确定其适用条件,考虑车队离散、车辆转出、下游交叉口排队长度3个因素,在分析罗伯逊离散模型的基础上,提出了交叉口协调相位车流到达图式的预测方法,并根据车流到达时刻与协调相位绿灯启亮、结束时刻的关系,建立了协调相位车流延误的计算模型;以交通控制子区内各交叉口协调相位车流总延误最小为优化目标,以相位差为优化变量,设计了信号协调方案优化算法.仿真结果表明:与改进数解法相比,该算法降低了协调相位车流延误7.4%;随着交叉口间距、转出车辆数、下游排队长度的增加,信号协调控制效益逐渐下降.      

多目标优化问题中目标间矛盾性关系的研究

在定义一个具有通用意义的满意解之后,分析了满意解质量标准之间的矛盾性,确定了描述质量标准矛盾关系的数量指标－矛盾度及归一化矛盾度,为多目标优化问题中目标间的折 选取提供了参考依据。     

Application of Epistemic Utility Theory to Satisfactory Optimization

Satisficing control remains an important concept in decision making. In this paper, a new epistemic utility satisficing control theory is proposed for a new model of complex CMMO (constrained multi-objective multi degree-of-freedom optimization) system. As well, an epistemic utility function is developed and used to adjust the feasible region of soft constraints. The theory proved in this paper indicates that the utility function not only expresses the subjectivity of the original satisfactory-degree function, but also takes the cost of searching for a solution into account. Thus, the satisfactory-degree function can be adjusted and its rationality can be validated. This theory contributes an analytical method to the inverse satisfactory optimization problem. The findings indicate that this theory has good convergence and outcomes desired for satisfactory-degree functions.     

公路选线设计方案多目标决策模糊优选模型

运用模糊数学的方法,在采用AHP法构造优选系统的综合评价指标体系的基础上运用多目标决策模糊集理论,将方案优选视为多目标决策模糊优化问题,建立模糊优选模型.     

网络控制系统的变采样周期调度算法

综合考虑网络控制系统的误差、误差变化率、网络利用率及采样周期对系统性能的影响,设计了一种基于模糊反馈的变采样周期调度算法．该算法由网络利用率预测和采样周期调节两部分组成：网络利用率预测部分根据当前网络运行状况预测新的网络利用率;采样周期调节部分包含网络利用率分配和采样周期的计算．采样周期调节部分的网络利用率分配,用于重新分配各控制回路的网络利用率,分配时考虑系统各回路的误差和误差变化率,利用模糊控制理论调整各回路对网络的需求程度,完成分配;而采样周期计算是根据所得的网络利用率及数据的传输时间,动态调节系统各回路的采样周期．最后,结合EDF调度算法利用TrueTime工具箱对所研究的调度算法进行了仿真,结果表明采用本文所研究的变采样周期调度算法的控制系统性能要优于采用固定采样周期调度算法的控制系统性能．