检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李佳玲江苏大学

学位级别：硕士

多种群粒子群优化算法(Multi-swarm particle swarm optimization,MPSO)将种群划分成若干个子群,子群内的各个粒子既独立寻优,又通过共享信息而协同搜索,是一种局部搜索与全局搜索相融合的优化算法。然而,它跟基本粒子群优化算法(PSO)相... 详细信息

多种群粒子群优化算法(Multi-swarm particle swarm optimization,MPSO)将种群划分成若干个子群,子群内的各个粒子既独立寻优,又通过共享信息而协同搜索,是一种局部搜索与全局搜索相融合的优化算法。然而,它跟基本粒子群优化算法(PSO)相同,在搜索过程中速度越来越小,粒子可能会慢慢停滞,出现过早地收敛,最终陷入局部最优的状况。作为一种非线性现象,混沌本身具有一定规律性,遍历性以及随机性等特点。混沌优化借助混沌搜索的优点,能够在小范围内进行高效地遍历,比传统的随机搜索算法更具优越性。因此,本文把混沌优化引入多种群粒子群优化算法进行研究,并将提出的两种混合算法分别应用于解决复杂的函数优化以及基因表达谱数据的基因选择问题。本文的主要工作如下:(1)提出了一种基于一维混沌优化和排序交流的多种群粒子群优化算法(HMPSO-OCS)求解单目标连续函数的优化问题。首先为了能够加强子群之间的信息交流,提高算法的全局搜索能力,设计了一种基于排序的子群交流机制,旨在更新各个子群的最差个体。即先对子群中的个体进行排序,再对子群进行排序,使得每个子群中的最差个体都有机会向排名靠前的子群中的最优个体进行学习,从中获取有用的信息并进行更新。另外,为了加强算法的局部搜索能力,周期性地使用一维混沌优化对子群中的全局最优个体进行寻优。实验结果表明,相比于传统的PSO及其改进版本算法以及MPSO算法,HMPSO-OCS算法的搜索性能更好,在八个基准测试函数上取得了更好的寻优结果。(2)提出了一种基于混沌优化和外部队列的改进二进制多种群粒子群优化算法(HMBPSO-EA),用于选择基因表达谱数据中的特征基因。借助混沌优化的遍历性等特点,HMBPSO-EA使用混沌优化更新粒子的惯性权重,以协调粒子的全局与局部搜索性能。同时,为使各个子群中的信息得到充分利用并协助种群进化,设计了一个外部队列,存储每个子群的有用信息便于子群之间交流与分享。其中,每个子群中的全局最优粒子作为当前子群的最优个体,提供该子群的较优信息存储于外部队列中。周期性地从外部队列中抽取信息协助子群,可以让子群更为高效地寻优。最后,将HMBPSO-EA应用于基因选择问题,选取基因表达谱数据中的关键特征基因,以辅助癌症诊断。实验结果表明,在六个常用的基因表达谱数据集中,相比于基于MBPSO以及BPSO的传统基因选择方法,基于HMBPSO-EA的基因选择方法能够找到具有更高分类性能和具有一定解释性的基因子集。

关键词：多种群粒子群优化算法信息交流混沌优化基因表达谱数据

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一种基于多弹协同航迹规划的协同中制导方法

引用

战术导弹技术 2024年第3期 114-122页

作者：张一杰潘涛孔哲刘宝宁西安航天动力技术研究所西安710025

针对需要个体间通讯的多弹协同中制导方法存在抗干扰能力差、通讯延迟高等问题,提出一种基于多弹协同航迹规划的协同中制导方法。考虑导弹侧向过载、敌方威胁以及时空协同等约束条件,采用飞行全程的平均速度考量时间协同性,建立定速与... 详细信息

针对需要个体间通讯的多弹协同中制导方法存在抗干扰能力差、通讯延迟高等问题,提出一种基于多弹协同航迹规划的协同中制导方法。考虑导弹侧向过载、敌方威胁以及时空协同等约束条件,采用飞行全程的平均速度考量时间协同性,建立定速与变速两种协同方式,基于离散化的航迹点建立多弹协同中制导航迹规划数学模型;改进多种群粒子群算法,构造协同代价函数,计算协同航迹规划代价值,并更新全局最优解。设置定时与不定时两种条件进行仿真分析,结果表明基于协同航迹规划的协同中制导方法性能良好,规划航迹符合协同中制导任务要求。

关键词：多弹协同中制导协同航迹规划航迹约束模型多种群粒子群优化算法协同代价函数多种群合作

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虚拟企业风险管理的组织化分布式决策模型

引用

系统工程学报 2009年第6期24卷 694-700页

作者：卢福强黄敏王兴伟东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004 流程工业综合自动化教育部重点实验室辽宁沈阳110004

针对虚拟企业的柔性、成员的多样性和分布性等特征,及其带来的风险,提出了一个新的虚拟企业风险管理的组织化分布式决策模型.该模型分为2层,上层和下层,分别描述了虚拟企业中盟主和盟员的决策过程.决策过程中主要考虑了由于私有信息所... 详细信息

针对虚拟企业的柔性、成员的多样性和分布性等特征,及其带来的风险,提出了一个新的虚拟企业风险管理的组织化分布式决策模型.该模型分为2层,上层和下层,分别描述了虚拟企业中盟主和盟员的决策过程.决策过程中主要考虑了由于私有信息所造成的盟主与盟员之间信息不对称的情况.针对该优化问题搜索空间巨大,且虚拟企业具有多成员的特点,设计了多种群粒子群算法来进行求解,仿真分析表明了该算法的有效性.

关键词：虚拟企业风险管理组织化分布式决策多种群粒子群优化算法

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基于随机规划的虚拟企业风险管理的研究

基于随机规划的虚拟企业风险管理的研究

引用

作者：卢福强东北大学

学位级别：博士

随着经济全球化的迅速发展,以“双赢”为目的的虚拟企业模式已经成为现代企业适应现代竞争环境的最佳选择。虚拟企业有很多优点,如优化了资源的利用,扩大了商业规模,使不同成员之间的优势得到充分的发挥等,但是,在其运行中仍然存在着众... 详细信息

随着经济全球化的迅速发展,以“双赢”为目的的虚拟企业模式已经成为现代企业适应现代竞争环境的最佳选择。虚拟企业有很多优点,如优化了资源的利用,扩大了商业规模,使不同成员之间的优势得到充分的发挥等,但是,在其运行中仍然存在着众多风险以及前所未有的新风险。本文在分析虚拟企业的风险具有随机性特点的基础上,基于随机规划理论分别研究了集中式决策和分布式决策下的风险管理问题。从以下四方面对本文的研究内容进行介绍。 (1)集中式决策下多措施单选择的风险管理问题。在集中式决策下,虚拟企业的所有成员(盟主和盟员)组成一个团队,盟主是虚拟企业唯一的决策者。针对虚拟企业的风险因素具有随机性的特点,将其以随机变量描述,并建立风险管理的随机规划模型。在该模型中,为每个风险因素提供多个措施,可以为每个风险因素选择一个措施或不选择任何措施。为了对模型中的随机变量进行处理,将蒙特卡罗模拟分别嵌入遗传算法和粒子群优化算法对模型进行求解,并将两算法的结果进行分析比较。 (2)集中式决策下多措施多选择的风险管理问题。在多措施单选择的风险管理问题的基础上考虑更为复杂的情况,可以为每个风险因素选择多个措施或不选择任何措施。由于措施的多选择使该问题的求解规模变得十分巨大,给问题的求解带来困难。本文通过设计嵌入蒙特卡罗模拟的遗传算法和粒子群优化算法分别对模型进行求解。 (3)结构化分布式决策下的风险管理问题。在分布式决策的模式下,不同的决策层有不同的决策者,如盟主和盟员。结构化分布式决策重点描述了盟主与盟员之间信息对称情况下的决策过程,盟主可以完全预测到盟员的风险状态。从风险管理的不同角度建立了如下的两个结构化的分布式决策模型。考虑盟员风险水平的结构化分布式决策模型。这是一个两层的模型,上下层分别描述了虚拟企业中盟主和盟员的决策过程。盟主为盟员分配风险管理所需的资金,并要求各盟员将其风险保持在低水平。在下层中,盟员利用得到的资金最小化自身的风险水平。考虑风险管理收益的结构化分布式决策模型。为了使风险管理更加有效,在考虑最小化风险损失的同时,要求风险管理的收益达到满意的水平,即风险管理的总收益不小于风险管理的总投资。由一个两层的模型来描述虚拟企业中盟主和盟员的决策过程。针对以上两层的结构化分布式决策模型,将基本的粒子群优化算法扩展为多种群粒子群优化算法,将多种群分布于盟主和多个盟员中来搜索问题的最优解。 (4)组织化分布式决策下的风险管理问题。对于组织化分布式决策,主要分析了由于私有信息的存在,而使盟主与盟员之间处于信息不对称的情况。盟主无法完全得知盟员全部真实情况,而只能以一定的概率预测到盟员的风险状态。将预测的不确定性以随机变量描述,并建立随机规划模型。将两个结构化分布式决策模型扩展为两个组织化分布式决策模型。考虑盟员风险水平的组织化分布式决策模型。这是一个两层的模型,上层描述盟主的决策过程,在保持盟员处于低风险的情况下,最小化虚拟企业的风险水平。下层描述了各盟员的决策过程,盟员在盟主决策的指导下,凭借其拥有的相对完整的信息做出最优的决策。考虑风险管理收益的组织化分布式决策模型。在两层的模型中,上层描述盟主的决策过程。在保证风险管理收益的情况下,盟主以最小化虚拟企业的总风险损失为目标。下层描述了各盟员在获得资金后的实际决策过程,盟员凭借其拥有的相对完整的信息做出最优的决策。针对以上两个组织化分布式决策模型,设计了嵌入蒙特卡罗模拟的多种群粒子群优化算法对其进行求解。

关键词：虚拟企业风险管理随机规划集中式决策分布式决束蒙特卡罗模拟遗传算法粒子群优化算法多种群粒子群优化算法

来源：评论

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