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[期刊] 管理现代化
[作者]
徐大江
管理会计中混合成本分解的一种简易新算法徐大江企业为了实现有效的生产经营管理，就必须掌握和应用有关成本的信息。管理会计是以成本的变动和业务量之间的内在联系来认识成本并对成本进行分类的。在一定时期和一定业务量的范围内，管理会计中将企业的成本分解为固定成本...
[期刊] 会计之友
[作者]
邵民智
尝试利用灰色系统GM(0,N)建模方法,研究企业混合成本与业务量的关系拟合,估计辨识参数,达到有效解析混合成本的目的。研究表明,应用灰色系统建模分解企业混合成本相比传统回归分析建模,其拟合精度获得了进一步提升。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王林 陈璨
设计了一种新颖的基于差分进化算法和NSGA-Ⅱ的混合进化算法用来解决多目标优化问题。在此算法中,根据算法的搜索情况设计相应的自适应变异算子,以便在突变操作中找到Pareto解。同时,选择操作将基于NSGA-Ⅱ快速非优超排序和拥挤机制将父代与子代的双种群进行截短,确保最优解不会丢失并保证解的多样性。三个经典测试函数的仿真结果表明,文中算法在实现多目标优化问题的两个目标(获得收敛于真实Pareto前沿的解和解沿着前沿均匀扩展)方面表现出良好的综合性能。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王兆智 邓乃扬
利用牛顿法和不精确牛顿法构造了1维代化问题的混合算法。用该算法连续2次迭代只计算1次2阶导数值。在一合理的假设下证明了该算法具有Q-2阶收敛速率。
关键词：
1维优化 不精确牛顿法 Q-2阶收敛性
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹正凤 谢邦昌 纪宏
随机森林(RF)是众多分类算法中精确度较高的算法,但其精确度还有提升的需求。文章通过分析C4.5算法和CART算法的计算过程,比较了两者的异同点,提出了一种新的混合随机森林算法,并使用公共的UCI数据集进行实证分析,实验数据表明该算法可以提高随机森林的精确度。从而,使随机森林算法的应用领域得到了扩大。
关键词：
随机森林 混合算法 精确度
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈佳佳 张旺 刘东海 张晓琴
在大数据背景下，分类型数据与混合型数据开始大量出现，如何更好地计算这类数据的相异性度量成为研究焦点。相比特定属性代表特定类的表达形式，模糊类中心表达形式因为含有更多信息、可计算欧氏距离、能更完善地展示不同样本之间的差异性等优点而得到推广使用。模糊类中心是定和为1的频率向量，这同时也符合成分数据的定义，因此，文章引入成分数据处理方式，提出一种融合α度量的改进K-prototypes算法（α-K-prototypes）。针对α度量的特殊性设定了权重调整系数，让分类型数据距离更具有解释性。在实验对比后发现，α-K-prototypes算法在UCI的7个数据集上均优于K-prototypes、K-centers、Improved-K-prototypes算法。为了更好地在实际中应用，文章给出了一种较优α计算准则，并证明其在统计意义上是显著的。
关键词：
聚类分析 成分数据 混合数据 模糊类中心
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
吕立霞 李学庆
针对混合蛙跳算法在迭代后期收敛速度变慢的现象,提出一种改进的混合蛙跳算法。该算法引入混沌优化机制,取代随机搜索,对当前群体中的最差个体实施混沌搜索,并替换群体中的部分个体,改善算法摆脱局部极值点的能力。仿真结果表明:改进的蛙跳算法的全局寻优能力明显优于基本的混合蛙跳算法。
关键词：
混合蛙跳算法 混沌优化 随机搜索
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈凯 马景义 温慧博
文章针对传统的遗传算法的早熟现象(即很快收敛到局部最优解而不是全局最优解),提出了一种将传统优化方法以及模拟退火算法与遗传算法相结合的新思路,即分别在无约束问题和有约束问题两种情况下,采用下降算法和模拟退火算法与遗传算法相结合的混合遗传算法;并将此混合算法应用于实际问题求解中,实验表明该算法具有全局最优性和收敛性。
关键词：
遗传算法 局部最优 混合遗传算法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘锋 王建军 杨德礼 昝冬平
针对多目标优化问题,设计一种基于量子计算和非支配排序遗传算法相结合的智能算法进行求解,综合量子算法和非支配排序遗传算法的优点,在局部搜索和全局搜索之间进行权衡。混合算法采用量子比特对问题的解进行编码,基于量子旋转门算子、分散交叉算子以及高斯变异算子对种群进行更新。进行局部深入搜索时,用一个解在目标空间中跟理想点的距离来评价该解的优劣;进行全局搜索时,基于非支配排序遗传算法中的有效前沿的划分和解之间的拥挤距离来评价某个解。最后,在经典的测试函数ZDT5上对所提混合算法进行了测试。通过对比分析若干项针对有效解集的评价指标,该混合算法在跟最优有效前沿的逼近程度以及有效解集分布的均匀程度上均优于目前得...
[期刊] 运筹与管理
[作者]
夏少刚 费威
本文对具有箱形约束的二次规划问题,给出一种新的简易算法,并讨论了算法的有限步收敛性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱沙 陈臣
如何有效求解基数约束投资组合优化问题,已成为金融学界近年来一直研究的热点。文章介绍了一种融合极值优化理论的混合粒子群优化算法(简称eo-PSO),利用极值优化方法(EO)以增强混合算法对搜索空间的挖掘能力,引入混沌变异算子提高粒子群(PSO)的探索能力。通过和其他一些智能计算方法对Markow-itz基数约束投资组合优化目标函数的测试,以及应用风险范围理论的比较分析,结果显示混合粒子群算法具有良好的计算性能,其优化解也更具有效性。
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