搜索结果: 106-120 共查到“知识库 人工智能理论”相关记录925条 . 查询时间(2.078 秒)
非劣解分布范围的度量——S-度量
多目标优化 非劣解 正交设计
2009/10/22
提出了一种新的非劣解前端宽广性的度量，S-度量。（1）粗略估计问题I的边界解的集合；（2）由二水平正交设计的思想，从这个集合中选取指定分布比较均匀的参考解；（3）从非劣解集中找与每个参考解最近的解，并计算其距离；（4）给出S-度量的定义.将S-度量与其他一些非劣解质量的度量相结合，从而可以对多目标遗传算法从多个角度进行评价和比较.
函数单向S-粗集对偶生成的F-模型
F-模型 F-模型定理 单向动态特征
2009/10/22
利用函数单向S-粗集对偶，给出R-函数等价类[u（x）]的f-模型与f-t阶单向动态模型的生成及有关概念，给出F-模型与F-单向动态模型生成及有关概念，提出F-单向动态模型序关系定理及动态分离定理，F-模型的动态特征依赖于属性集α上的属性删除。利用这些讨论，给出F-模型生成原理及应用。
求多目标优化问题的粒子群优化算法
粒子群优化算法 双向搜索 非劣最优解
2009/10/22
将粒子群优化算法应用于求解多目标优化问题，提出一种双向搜索机制，指导粒子向着搜索空间中非劣目标区域以及粒子分布最为稀疏的区域这两个方向进行寻优，进而提出了求解多目标优化问题的基于粒子群优化算法的双向搜索法，该算法对粒子全局最优经验的选择策略以及粒子群的状态更新机制进行了改进。实验研究表明，该算法不仅能快速有效地获得多目标优化问题的非劣最优解集，而且求出的解集具有良好的分布性。
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一种改进的非支配排序多目标遗传算法
多目标优化问题 种群维护 聚集距离
2009/10/22
多目标进化算法的研究目标主要是使算法快速收敛，并且广泛而均匀分布于问题的非劣最优域。在NSGA-II算法的基础上，提出了一种新的构造种群的策略——按照聚集距离选取部分非支配个体，并选取部分较好的支配个体形成下一代种群。该策略与原算法相结合后的算法（NSGA-II+IMP）与原NSGA-II进行比较，结果表明新算法较好地改善了分布性和收敛性。
多值传播的相容性技术
相容性技术 多值传播 Singleton弧相容
2009/10/22
相容性技术是求解约束满足问题的重要手段. 本文针对目前已有相容性算法的单值传播特点, 提出多值传播理论, 证明出k次单值传播与一次多值传播的等价性, 在此基础上, 给出多值传播的弧相容定理. 将该定理与目前流行的Singleton弧相容技术结合, 得到多值传播算法SAC-MP, 并证明其完备性和正确性. 通过对随机问题、N皇后、鸽巢问题及基准用例的测试表明, 算法SAC-MP的执行效率是已有算法S...
对单智能体以及多智能体的概念及其发展现状进行了综述和评论,并对其发展方向进行了展望。介绍了人工智能的主流学派;单智能体的概念、特性、分类、结构及其存在的问题;多智能体的起源、处理问题的优点、相关应用及其存在的问题。
Vague集多指标决策的模糊值线性序法
多指标决策 Vague集 模糊优先矩阵
2009/10/12
就Vague集的多指标决策问题，提出了一种新的多指标决策方法。该方法首先将Vague值转化为模糊值，从而建立模糊值矩阵，由模糊值矩阵按各指标对应值的大小对方案进行排序，形成多个线性序，进而由线性序来构造模糊优先矩阵，然后通过对模糊优先矩阵进行截割，得到方案的优劣程度排序，从而选出最优方案。最后通过一个实例说明此方法的具体决策过程。
半监督模式下社团结构划分方法
信息传递 半监督分类 聚类
2009/10/12
为了对有标签和无标签节点混合的网络进行分类，给出了一种基于半监督学习的信息传递分类算法，算法首先确定网络中无标签节点的分类参数，然后通过对网络中所有无标签节点进行有限次的迭代计算，可以对所有节点进行分类。实验数据分析证明了该算法在进行半监督分类时具有比较好的效果。
单向S-粗直觉模糊集
单向S-粗直觉模糊集 隶属函数 非隶属函数
2009/10/12
针对系统具有的模糊、不确定及动态特性，基于直觉模糊集和单向S-粗集理论，提出单向S-粗直觉模糊集，给出它的结构、性质、存在背景和意义解释。分析了单向S-粗直觉模糊集与Pawlak粗集，单向S-粗模糊集以及单向S-粗集等之间的关系。
动态环境中基于风险的模糊策略
基于风险的模糊策略 Risk-Based策略 模糊控制
2009/10/12
提出了一种适合动态环境的代理策略。基于风险的模糊策略是在Risk-Based策略基础上提出的，能够在动态市场环境下完成较高的市场效率，并且交易价格基本在市场均衡价附近波动。首先简要介绍了Risk-Based策略，分析了影响Risk-Based代理行为的关键参数，然后在此基础上将模糊理论与Risk-Based策略相结合提出了基于风险的模糊策略，最后通过实验证明了在动态环境下基于风险的模糊策略胜过其他...
非线性互补问题的粒子群算法
粒子群算法 进化算法 非线性互补问题
2009/10/12
针对非线性互补问题求解的困难，利用粒子群算法并结合极大熵函数法给出了该类问题的一种新的有效算法。该算法首先利用极大熵函数将非线性互补问题转化为一个无约束最优化问题，将该函数作为粒子群算法的适应值函数；然后应用粒子群算法来优化该问题。数值结果表明，该算法收敛快、数值稳定性较好，是求解非线性互补问题的一种有效算法。
基于Kriging代理模型的自适应序贯优化方法
序贯优化算法 Kriging模型 全局优化
2009/10/12
提出了一种基于Kriging代理模型的自适应序贯优化算法。首先分析了代理模型使用不当引发的局部收敛问题，然后采用小生境微种群遗传算法求解EI函数来得到校正点，用以更新Kriging模型。这种选择校正点的方法使得优化过程避免陷入局部极值点。通过对4个典型函数优化实例进行实验，并与其他算法的结果作比较，其结果表明，新算法在解的精度、收敛性和收敛速度上表现出很好的性能，并且对所优化的问题没有特殊的要求，...
基于构造映射的支持向量分类机
映射 二维空间 可分支持向量机
2009/10/12
构造了基于马氏距离和Cupula函数的距离映射和条件概率映射，将高维空间中的样本转化为二维空间中的新样本，并对新样本进行简易处理，构建了可分支持向量分类机，其特点是简单，易于实现。实验表明取得了较好的分类效果。
基于免疫遗传算法的模糊C-均值聚类
聚类算法 模糊C-均值算法 免疫遗传算法
2009/10/10
为了克服FCM算法对初值的敏感性，提出了一种基于免疫遗传算法的FCM算法。该算法利用免疫系统原理和遗传算子自适应调整的方法（即免疫遗传算法）来改进FCM算法。实验证明该算法能有效解决未成熟收敛的问题，保证了种群的多样性，使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。