一种求解二层单目标规划问题的基于KKT背离度量方程的粒子群优化算法

下层规划问题最优解的精确性对成功求解二层单目标规划问题具有决定性作用。基于单目标规划问题的KKT条件,引入KKT背离度量方程,利用该度量方程控制下层问题最优解的精度;然后以下层问题最优解的精度控制值为终止条件,设计求解二层单目标规划问题的粒子群算法;最后利用6组带箱式约束的经典算例对算法进行了评估,结果表明该算法能够提高计算效率并能加速算法收敛速度。     

使用贪心模拟退火算法求解WTA问题

目的针对当前常用智能算法在求解武器-目标分配问题时存在的不足,将贪心算法思想融入模拟退火算法中,构建贪心模拟退火算法。方法贪心模拟退火算法的思想是基于模拟退火算法容易陷入局部最优解这一缺陷,将贪心思想融入模拟退火算法中,在每次模拟退火算法产生新解后对其进行局部贪心搜索,寻找到更优解,进而提高求解质量。结果分别使用相同的数据,采用遗传算法、神经网络算法以及贪心模拟退火算法对5个案例进行求解,均得到了最优解。结论贪心模拟退火算法的求解结果远远优于其他2种算法,证明了方法的有效性。     

基于种群密度的鲁棒多目标优化算法

为消除由于设计参数或环境因子扰动对多目标优化问题带来的影响,提出基于t分布构建有效目标函数,并在传统Pareto最优解评估策略基础上,一方面用种群在空间的分布密度替换NSGA2算法中基于距离的拥挤排序策略以维护外部档案;另一方面,引入基于种群分布密度的全局最优解概率选择策略和基于拉丁超立方的局部采样方法.实验结果表明,该算法能有效求解多目标问题的鲁棒Pareto最优解.     

MATLAB优化工具箱及其应用

介绍了MATLAB优化工具箱及其使用方法,分析了常用的最优化算法.对于非线性约束最优化问题,初始点的选取直接影响优化结果,用MATLAB优化工具箱得到的往往是局部最优解.为获得全局最优解,提出了在可行域内随机循环给定初始点,采用MATLAB工具箱优化计算,在优化结果中二次搜索极小值的方法,经过少量循环即可求得全局最优解.通过实例确定了所使用方法的有效性.     

一类基于线性排序函数的直觉模糊线性规划的求解方法

针对决策变量为精确数的直觉模糊线性规划问题,给出了直觉模糊数比较的一般线性排序函数定义,并提出了一类求解直觉模糊线性规划的方法。该方法将直觉模糊线性规划转换为一个精确的线性规划,证明了2种线性规划具有相同的最优解,即可通过求解精确线性规划问题,得到原直觉模糊线性规划问题的最优解;再根据直觉模糊数的运算法则,计算出原问题的直觉模糊最优值。另外,给出了一种特殊的线性排序函数,并利用2个算例验证了该方法的有效性。     

求解离散优化问题的改进人工蜂群算法的研究

目的解决人工蜂群算法在求解连续优化问题时易陷入局部最优,收敛速度慢,而且算法在最初设计时不适用于离散问题的求解等问题。方法而0-1问题属于典型的二进制离散约束优化的NP-Hard问题,故提出了基于离散优化问题的人工蜂群算法(DABC)。首先,采用二进制编码方法,改进解的编码形式;其次,使用多维邻域搜索策略改进ABC算法的搜索策略,并在雇佣蜂阶段引入高斯变异,保持种群的多样性,加快算法的收敛速度。在侦察蜂阶段引入柯西变异算子,以增强算法的全局搜索能力,避免算法在迭代时陷入局部最优,进一步提高算法的效率和精准度。结果通过实验仿真验证了算法的有效性和高效性,当种群规模增大时,算法的收敛速度加快,从而验证了不同的参数值对算法的影响。结论改进后的算法在求解离散优化问题时确保种群的多样性,提高了算法的收敛速度、整体寻优能力和开发能力。     

一种改进的正弦余弦算法求解0-1背包问题

【目的】针对组合优化中的经典背包问题,提出了一种用于求解0-1背包问题的改进正弦余弦算法.【方法】按幂递减函数自适应调整参数r_1,较好地平衡算法的全局探索与局部开发能力;利用采蜜蜂算子和贪婪选择策略,加快算法的收敛速度,提高算法优化精度;通过侦察蜂算子,增加种群多样性,防止算法陷入局部最优;采用贪心变换算法和修正连续解算法对求解过程中的不可行解进行修复.【结果】求解10个经典0-1背包问题的仿真实验表明,改进算法在收敛速度、求解精度和成功率等方面明显优于基本正弦余弦算法,并与其它改进智能算法的优化结果相当.【结论】改进算法具有较高的优化性能,能较好地求解0-1背包问题.     

多目标优化问题的差分进化算法研究

为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,提出了一种精英保留和根据目标函数值进行排序的多目标优化差分进化算法.对排序策略中目标函数的选择方式进行了分析和比较,并提出了一种确定进化过程中求得的精英解是否进入Pareto最优解集的阈值确定方法.用多个经典测试函数进行了实验分析,并与NSGA-Ⅱ算法进行了比较.实验结果表明,该方法收敛到问题的Pareto前沿效果良好,能有效保持所求得的Pareto最优解的多样性.     

遗传算法在独立分量分析的应用

研究应用遗传算法于独立分量分析.这种算法充分利用了分离信号的特征,既克服了普通梯度算法容易陷入局部最优的缺点,又避免了遗传算法在搜索过程中的完全随机性.该算法采用基于KL散度为原始目标函数,结合对分离矩阵的限制,从而形成一个带约束的多目标规划问题.用迭代法求解此问题,在原始目标函数的基础上建立新的适应度函数,采用实数对分离矩阵进行编码,用算术组合方式以合适的概率进行交叉,以权值梯度方向作为变异方向,用轮盘赌的办法来选择.通过变异、交叉、选择这几个算子进行多次迭代后得到最优解.与其他常用独立分量分析算法相比,仿真实验表明该算法有更突出的算法性能及分离效果.     

一种求解线性二层规划ε-全局最优解的方法

以得到的线性二层规划的局部最优解构造约束条件,并将其添加到所构造的线性二层规划的罚问题中,得到相应的单层规划问题。通过对单层规划问题的分析,设计了一种求解线性二层规划ε-全局最优解的算法,并以算例验证了算法的可行性。     

Affirmative action policies promote women and do not harm efficiency in the laboratory

Gender differences in choosing to enter competitions are one source of unequal labor market outcomes concerning wages and promotions. Given that studying the effects of policy interventions to support women is difficult with field data because of measurement problems and potential lack of control, we evaluated, in a set of controlled laboratory experiments, four interventions: quotas, where one of two winners of a competition must be female; two variants of preferential treatment, where a fixed increment is added to women's performance; and repetition of the competition, where a second competition takes place if no woman is among the winners. Compared with no intervention, all interventions encourage women to enter competitions more often, and performance is at least equally good, both during and after the competition.     

汽车企业中创造性问题解决的原型启发效应

聚焦于现实中的汽车企业,研究汽车技术从业者在解决技术创造性问题时的原型启发效应,同时探索汽车技术从业者的工作经验对汽车技术创造性问题解决的影响,结果发现:在汽车技术创造性问题的解决过程中,在有、无原型事件被提供的学习条件下,被试解决问题的正确率差异具有统计学意义;此外,在模拟现实的情境中,被试作答高难度问题的正确率显著低于作答低难度问题时的正确率,且激活率也显著低于低难度问题的激活率;同时在解决问题的正确率上,经验丰富的汽车技术从业者作答显著高于毫无经验的大学生,而原型事件激活率的差异不具有统计学意义.     

A Bayesian truth serum for subjective data

Subjective judgments, an essential information source for science and policy, are problematic because there are no public criteria for assessing judgmental truthfulness. I present a scoring method for eliciting truthful subjective data in situations where objective truth is unknowable. The method assigns high scores not to the most common answers but to the answers that are more common than collectively predicted, with predictions drawn from the same population. This simple adjustment in the scoring criterion removes all bias in favor of consensus: Truthful answers maximize expected score even for respondents who believe that their answer represents a minority view.     

重视营销中的"无形因素"

认为我国企业在适当继续搞好“有形因素”竞争的同时,还应该进一步加大“无形因素”这一竞争手段的实施力度。     

北京山区天然侧柏林种内竞争研究

该文采用逐步扩大范围的方法确定影响对象木的最佳竞争范围,利用Hegyi单木竞争指数对锥峰山林场天然侧柏种内竞争强度进行了定量分析,并与典型人工侧柏林种内竞争强度进行对比分析。结果表明:在天然侧柏群落中对象木的最佳竞争距离为5m;天然侧柏的种内竞争强度随着林木径级的增大而减小;竞争指数与对象木胸径服从幂函数关系,从模型预测结果可知当侧柏胸径达20cm以上时,竞争强度变化很小;与天然侧柏林相比,人工侧柏林的种内竞争强度较小,群落年龄结构不够合理。     

图书馆竞争环境分析

我国图书馆发展已经进入关键期,图书馆面,临竞争。这些竞争包括外部竞争环境和内部竞争环境。外部竞争环境包括国际竞争环境、网络竞争环境和业界同行的竞争环境;内部环境包括规章制度环境、人员素质环境和技术手段环境。     

竞争型指派问题的匈牙利方法

标准的指派问题以人员指派为例大都满足以下三个前提假设:人数等于任务数;每个人必须且只需完成一项任务;每项任务必须且只需一人去完成。但在实际应用中,大多的指派问题并不具备第一个假设,而第二个假设又显然不符合当今引进竞争机制后的企业、部门及社会的要求。针对以上弊端,张琳先生曾提出了竞争型指派问题,摒弃了前两个假设,从根本上拓广了标准指派问题的应用范畴。文章将重点提出竞争型指派问题的详细的算法—竞争型指派问题的匈牙利方法。     

2008年秋大棚番茄高产高效竞赛栽培技术总结

为了提高北京郊区蔬菜种植水平,促进农民增产增收,北京市农业技术推广站于2008年组织了秋大棚番茄高产高效竞赛活动,来自大兴、通州等6个区县的18户菜农参加了竞赛。在秋大棚番茄栽培管理的关键时期组织多次现场观摩和指导,使得农户种植水平有了很大提高,并取得了较高的产量和效益。参加竞赛的18个高产高效点平均667m2产量为5833.96kg,比全市平均667m2产量3962kg高出1872kg,增幅达47.2%;18个高产高效点平均667m2产值为8867.7元,比全市平均667m2产值5150.6元增加3717.1元,增幅达72.2%。秋大棚番茄高产高效竞赛活动的顺利完成,为北京市设施蔬菜技术推广工作的开展提供了有益经验,同时也促进了北京市设施蔬菜生产技术水平的整体提升。     

远程答疑系统的设计与实现

答疑解惑是教学活动中不可缺少的一个基本环节,答疑工作开展的好坏将直接影响到教学质量。利用网络服务于教学,实现远程答疑,作为满足学生答疑需求的重要手段,已经成为研究的热点。基于ASP技术的远程答疑系统采用B/S模式实现,具有多种统计功能和评价机制,提问和答案呈现方式丰富。     

农民信息服务问答系统设计与实现

研究构建了系统所需的基于农业类和生活常识类信息的结构化数据库,在此基础上,通过问句处理、信息检索和答案抽取开发了一个农民信息服务问答系统。描述了系统的结构和工作流程,详细阐述了各部分实现的关键技术。系统提问方式简单方便、答案准确简洁,较好地满足了农民用户实际生活需要。