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[期刊] 物流技术
[作者]
朱颢
针对车辆旅行时间、卸货时间和客户需求量均为模糊变量的VRP问题,建立了基于可信性测度的模糊机会约束规划模型,并用改进的粒子群算法进行优化,算法以实数形式进行编码,针对不可行解,设计了专门的修复算子。通过仿真实验证明,该算法对于解决此类模糊VRP问题是行之有效的。
[期刊] 物流技术
[作者]
朱颢
针对车辆旅行时间、卸货时间和客户需求量均为模糊变量的VRP问题,建立了基于可信性测度的模糊机会约束规划模型,并用改进的粒子群算法进行优化,算法以实数形式进行编码,针对不可行解,设计了专门的修复算子。通过仿真实验证明,该算法对于解决此类模糊VRP问题是行之有效的。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李壮阔 薛有添
提出了基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization)的模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process)模型,简称PSO-FAHP,将模糊判断矩阵一致性的检验、修正及各元素权重值的计算过程转化成非线性带约束系统优化问题,并利用粒子群算法实现了该问题的求解。构建了制造企业供应商选择评价指标体系,最后将该模型应用于制造企业供应商选择评价,结果表明,此模型能有效帮助企业选择较佳的供应商,对供应链构建有一定的指导意义。
[期刊] 工业工程
[作者]
何立华 马芳丽
本文研究了工期模糊情况下的资源受限项目调度问题，采用一种基于区间数距离的模糊取最大运算比较模糊工期的大小，解决了以往研究中忽略的工期模糊情况下，项目关键路径可能会发生改变，相应地各活动的模糊调度时间以及项目的模糊最短工期也可能随之发生改变的问题。引入一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法，并对算法的惯性权重进行改进来求解上述问题。通过一个算例验证了所建立模型及提出方法的有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
高劲松 张俊丽
利用模糊C均值算法解决文本聚类问题时,随机选取的初始聚类中心和聚类数会导致不同的聚类结果,且容易陷入局部最优。提出利用粒子群优化算法确定模糊C均值的初始聚类中心,并通过向量空间模型和特征提取,再利用模糊C均值进行文档聚类。实验表明,这种基于粒子群的模糊C均值聚类算法迭代次数少,能解决经典模糊C均值算法对初始值敏感和易陷入局部极小的缺点,且聚类速度和效果得到明显提高。
关键词：
模糊C均值 粒子群 文本聚类
[期刊] 统计与决策
[作者]
熊志斌
文章在标准粒子群算法基础上,通过引入混沌技术和小生境技术构建了一种改进的粒子群算法——混沌小生境粒子群算法,该算法改善了种群的多样性,提高了算法的全局寻优性能。并将该算法与模糊神经网络相结合构建了混沌小生境粒子群模糊神经网络模型。以我国上市公司为研究对象,运用所提出的模型对公司信用状况进行了评估预测,实证结果证明了该模型的有效性和可靠性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吴冲 刘佳明 郭志达
为了充分发挥概率神经网络在企业财务危机预警中的作用,克服概率神经网络平滑参数难以确定和空间复杂度高的不足,本文提出一类新的参数动态调整的粒子群算法优化概率神经网络的平滑参数,进而采用改进粒子群算法优化初始隶属度矩阵的模糊聚类方法实现对样本的选择,解决了概率神经网络平滑参数的确定及空间结构复杂的问题。提出了基于改进粒子群算法的模糊聚类-概率神经网络企业财务危机预警模型,并以我国上市公司作为研究对象进行了实证研究。结果表明,经过模糊聚类和改进粒子群算法优化的概率神经网络具有更优的预测性能,并在企业财务危机长期
[期刊] 运筹与管理
[作者]
马斌 吴泽忠
传统的供应链求解方法为投影法,针对其要对投影进行计算,十分复杂的缺点,提出用改进的粒子群算法求解供应链均衡问题,利用动态异步调整学习因子来有效的提高了算法搜索能力与精度。本文介绍了供应链网络均衡问题转变为无约束优化问题的方法,然后用改进的粒子群优化算法进行求解。通过四个数值算例,将实验结果与标准粒子群算法、蜂群算法、学习因子同步变化的粒子群算法进行比较,验证了改进的粒子群优化算法在解决供应链网络均衡问题中的有效性与优越性,为供应链网络求解提供了一种新的方法。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张俊娜 刘元会 郭建青 杨丹
【目的】将改进的粒子群优化算法应用于BOD-DO水质模型参数求解,为水质模型参数求解提供支持。【方法】通过差异演化算法对各个体历史最佳位置进行变异,以保持种群多样性,并在搜索后期加入局部搜索能力强的单纯形算法,建立改进的粒子群优化算法,并用该算法对BOD-DO水质模型参数进行求解。【结果】改进的粒子群优化算法能有效地确定BOD-DO水质模型参数;参数取值范围的放宽对算法的收敛性影响较小,但迭代次数有所增加;均匀分布法生成的初始种群可以有效地提高算法的收敛率,加快收敛速度;交叉概率和缩放因子的随机选取策略,
[期刊] 物流技术
[作者]
朱颢
针对一类同时带模糊旅行时间、卸货时间和模糊需求的VRP问题,建立了以可信性测度为基础的模糊机会约束规划模型;然后设计了基于模糊模拟、神经网络和人工鱼群算法的混合智能算法,在人工鱼群算法寻优过程中,针对问题设计了专门的人工鱼修复策略、行为策略和寻优策略;最后通过仿真实验证明,该算法对解决此类模糊VRP问题是行之有效的。
[期刊] 物流技术
[作者]
朱颢
针对一类同时带模糊旅行时间、卸货时间和模糊需求的VRP问题,建立了以可信性测度为基础的模糊机会约束规划模型;然后设计了基于模糊模拟、神经网络和人工鱼群算法的混合智能算法,在人工鱼群算法寻优过程中,针对问题设计了专门的人工鱼修复策略、行为策略和寻优策略;最后通过仿真实验证明,该算法对解决此类模糊VRP问题是行之有效的。
[期刊] 情报学报
[作者]
连芷萱 王芳 康佳 袁畅
制定科技产业政策需要科学预测技术发展趋势，专利申请书能够细粒度地表述技术特征，对专利申请书进行分析并构建技术预测模型有助于提高技术预测准确率。本文以专利申请书为研究对象，构建一种基于粒子群算法和图神经网络的技术预测模型，以人工智能领域中美国公司在华布局的594项专利申请书作为研究对象，在技术预测任务上以指数平滑法、平均移动法、SVR (support vector regression)、GRU (gate recurrent unit)、RNN (recurrent neural network)等算法为基线进行实验。结果表明，本文模型的准确性优于现有技术预测模型，可揭示技术新特征的形成过程。采用此模型对人工智能领域美国在华专利布局进行预测，并对重点领域的具体技术特征进行分析，得出了当前美国在华技术布局的趋势、具体特征与空白点。该模型能够提升技术预测准确性，可为科技产业布局与科研人力物力投入提供决策依据。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
李沁 沈明 高永年 张志飞
为合理利用多智能体算法解决城市扩张动态模拟问题,基于地理学理论和社会学规律对粒子群算法进行有针对性的改进,提出分段式粒子群算法(SPSO),并结合元胞自动机模拟复杂时空过程的能力,构建出适用于城市扩张模拟的地理元胞自动机SPSO-CA。在SPSO-CA中我们利用多时像的土地利用数据、交通路网数据和地形数据,挖掘出1995~2000年南京城市扩张的土地转换规则。再由此规则实现1995~2008年的南京市城市扩张过程的动态模拟。最后对比SPSO-CA、PSOCA及NULL模型结果得:SPSO-CA总精度86.3%,Kappa系数为0.792,Moran’s I为0.078,PSO-CA总精度83.6%,Kappa系数为0.755,Moran’s I为0.054,NULL模型总精度81.9%,Kappa系数为0.741,真实的Moran’s I为0.072。这表明无论是总精度还是空间一致性,SPSO-CA都优于PSO-CA和NULL模型,即用SPSO-CA模拟城市扩张是可行的。
[期刊] 物流技术
[作者]
丁涛 向升斌 李表奎 王帆
分析了生鲜电商发展的现状及前景，对于生鲜电商＂冷链快物流＋智能终端自提＂的新型模式，提出将改进后的粒子群算法应用到生鲜电商终端配送的车辆路径优化问题中，构建中心仓库－智能终端的两级配送模型，并以开展生鲜电商服务的武汉Ｊ公司作为算例，证明了算法解决问题的优越性，为更好地开展生鲜电商物流服务提供一些借鉴。
[期刊] 工业工程
[作者]
郑永前 丁奎学
为避免单元系统布局和单元内设施布局分开孤立研究所导致的问题解空间损失,利用并行工程的思想对单元布局的两个环节集成考虑,对单元系统布局、单元内设施布置、设施摆放方向进行同时描述,并建立多目标集成优化模型。针对模型的复杂性,设计了改进粒子群算法,算法吸收了遗传算法中的交叉操作算子,具有跳出局部最优解的能力。最后通过求解单元设施布置实例,验证模型和算法的有效性。
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文献计量分析
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