求解模糊机会约束规划的混合智能算法

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产品开发方案优化的模糊机会约束规划模型及求解

产品开发方案优化的模糊机会约束规划模型及求解一、绪论1.1 研究背景和意义1.2 国内外研究现状及局限性1.3 研究内容和目标1.4 论文结构二、模糊机会约束规划模型2.1 机会约束规划模型简介2.2 模糊机会约束规划模型的建立2.3 优化目标的确定三、模糊机会约束规划模型求解算法3.1 遗传算法简介3.2 改进的遗传算法3.3 灰色关联度分析四、产品开发方案的优化4.1 优化方案的制定4.2 实例分析4.3 优化结果的分析和评价五、结论和展望5.1 研究结论5.2 研究展望参考文献一、绪论1.1 研究背景和意义随着市场竞争的日益激烈，产品开发方案的制定已成为企业成功的关键之一。

一个好的产品开发方案不仅能够提高产品的竞争力和市场占有率，还能为企业带来巨大的经济利益。

然而，在产品开发过程中，由于市场需求的不确定性和技术开发的限制，制定一种符合市场需求的最优化方案变得尤为困难。

为了解决这个问题，许多学者提出了机会约束规划模型来帮助企业制定更好的产品开发方案。

该模型通过对不同机会条件的约束建立了一个有约束的优化问题，从而解决了市场需求的不确定性和技术开发的限制问题，帮助企业制定更好的产品开发方案。

然而，由于传统机会约束规划模型在等式或不等式约束的表示上通常是精确的，不能完全描述市场需求不确定性和模糊性。

因此，面对市场竞争的新形势，寻求一种适用于模糊不确定性的机会约束规划模型及求解算法已经成为业界的迫切需求和研究热点。

1.2 国内外研究现状及局限性针对优化问题，国外学者主要采用了基于差分进化算法、遗传算法、禁忌搜索等优化算法来解决。

而在国内，由于优化问题计算量大，设计的约束条件复杂，仍然存在一些问题。

首先，国内机会约束规划模型仍然侧重于传统的等式或不等式的约束表示，不能完全描述市场需求的模糊不确定性。

其次，许多国内学者关注于如何确定优化目标和改进求解算法，忽视了在优化问题建模方面的重要性。

1.3 研究内容和目标本文旨在提出一种适用于模糊不确定性的机会约束规划模型以及一种改进的遗传算法和灰色关联度分析的求解算法，以有效解决产品开发过程中如何制定最优化方案的问题，并通过实例分析进行应用验证。

模糊云资源调度的CMAPSO算法

模糊云资源调度的CMAPSO算法作者：李成严，宋月，马金涛来源：《哈尔滨理工大学学报》2022年第01期摘要：针对多目标云资源调度问题，以优化任务的总完成时间和总执行成本为目标，采用模糊数学的方法，建立了模糊云资源调度模型。

利用协方差矩阵能够解决非凸性问题的优势，采取协方差进化策略对种群进行初始化，并提出了一种混合智能优化算法CMAPSO算法（covariance matrix adaptation evolution strategy particle swarm optimization，CMAPSO ），并使用该算法对模糊云资源调度模型进行求解。

使用Cloudsim仿真平台随机生成云计算资源调度的数据，对CMAPSO算法进行测试，实验结果证明了CMAPSO算法对比PSO算法（particle wwarm optimization），在寻优能力方面提升28%，迭代次数相比提升20%，并且具有良好的负载均衡性能。

关键词：云计算;任务调度;粒子群算法; 协方差矩阵进化策略DOI：10.15938/j.jhust.2022.01.005中图分类号： TP399 文献标志码： A 文章编号： 1007-2683（2022）01-0031-09CMAPSO Algorithm for Fuzzy Cloud Resource SchedulingLI Chengyan，SONG Yue，MA Jintao（School of Computer Science and Technology， Harbin University of Science and Technology， Harbin 150080，China）Abstract：Aiming at the multiobjective cloud resource scheduling problem， with the goal of optimizing the total completion time and total execution cost of the task， a fuzzy cloud resource scheduling model is established using the method of fuzzy mathematics. Utilizing the advantage of the covariance matrix that can solve the nonconvexity problem， adopting the covariance evolution strategy to initialize the population， a hybrid intelligent optimization algorithm CMAPSO algorithm （covariance matrix adaptation evolution strategy particle swarm optimization，CMAPSO） is proposed to solve the fuzzy cloud resource scheduling model. The Cloudsim simulation platform was used to randomly generate cloud computing resource scheduling data， and the CMAPSO algorithm was tested. The experimental results showed that compared with the PSO algorithm （particle swarm optimization）， the optimization capability of CMAPSO algorithm is increased by 28%， the number of iterations of CMAPSO algorithm is increased by 20%， and it has good load balancing performance.Keywords：cloud computing; task scheduling; particle swarm algorithm; covariance matrix adaptation evolution strategy0引言云計算是一种商业计算的模型和服务模式[1]，而云计算资源调度的主要目的是将网络上的资源进行统一的管理和调式，再给予用户服务调用。

【国家自然科学基金】_生产优化_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730

推荐指数 23 11 11 9 7 7 5 5 5 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2009年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 50 51 52
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106
107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

求解模糊相关机会规划的混合智能算法

Ｔ３１６Ｐ０．中图分类号
ＳｌｉｎｏｏｕｔｏｆＦｕｚｙＤｅｎｄｎ－ａｃｏｒｍｉｇｚｐｅｅｔＣｈｎｅＰｒｇａｍｎｗｉｈＨｙｒｄＩｔｌｉｅｔＡｌｏｉｈｍｔｂｉｎｅｌｇｎｇｒｔ
ｐｏｒｍｍｉｇｐｏｌｍｓｎｔｅｐｐｒｕｚｉｌｔｏｓｄｔｒｄｃｒｉｉｇｓｍｐｅｏｅｒｌｅｗｏｋｔｐｒｘ — ｒｇａｎｒｂｅ．Ｉｈａｅ，ｆｚｙｓｍｕａｉｎｉｕｅＯｐｏｕｅｔａｎｎａｌｓｆｒＢＰｎｕａｔｒｏａｐｏｉｓｎ
１引言
基于随机环境中的相关机会规划的思想，Ｌｕ１出了模糊相关机会规划（ｕｚｐｎｅｔｉ＿提］ＦｚｙＤｅｅｄｎ—
ｇ（，Ｇｏ，，，Ｊｚ），一１２ … Ｐ为约束含模糊变量的不
确定环境。不确定原理［是求解相关机会规划的２］
ＡｂｔａｔＴｈｕｚｅｅｄｎ＿ｈｎｅｐｏｒｍｍｉｇｗｈｃａｄｐｌａｉｎｂｃｇｏｎｓｂｌｎｓｔｌｓｆｕｚｓｒｃｅｆｚｙｄｐｎｅｔｃａｃｒｇａｎｉｈｓｗｉｅａｐｉｔａｋｒｕｄｅｏｇｏａｃａｓｏｚｙｈｃｏｆ
摘
要
模糊相关机会规划是一类有着广泛应用背景的随机规划问题，文采用模糊模拟产生样本训练Ｂ该Ｐ网络以逼
近机会函数，然后应用微粒群算法并以逼近机会函数的神经网络作为适应值估计，从而提出了一种求解模糊相关机会规划

基于混合智能算法的模糊运输问题的研究

【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ］Ｆｕｚｚｙｎｕｍｂｅｒ；Ｔｒａｎｓｐｏｔｒａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ；Ｈｙｂｉｒｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｌｇｏｉｒｔｈｍ
【Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓｔｈｅｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｕｎｄｅｒｆｕｚｚｙｃｏｓｔｓｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ａｎｄｕｓｅｔｈｅｉｄｅａｏｆｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｃｈａｎｃｅ — ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ
ＡＳｔｕｄｙｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＰｒｏｂｌｅｍＢａｓｅｄｏｎＨｙｂ￣ｄＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍＺＨＡＯＷｅｉ
（ＬａｎｚｈｏｕＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｉｃｆａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，ＬａｎｚｈｏｕＧａｍｕ，７３００７０）
【摘要】本文研究了在模糊费用条件下的运输问题，并利，ｒｆｌ不确定理论中的机会约束规划模型和。此外。设计了一种混合智能算法．即在模糊条件下的遗传算法的应用。最后，利用这种算法求解一个算例。【关键词】模糊数；运输问题；混合智能算法

人工智能领域中的模糊逻辑推理算法

人工智能领域中的模糊逻辑推理算法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够智能地表现出类似人类的思维和行为的科学。

在人工智能领域中，模糊逻辑推理算法是一种重要的方法，其可以有效地处理现实世界中存在的不确定性和模糊性问题。

本文将介绍人工智能领域中的模糊逻辑推理算法及其应用。

一、模糊逻辑推理算法概述模糊逻辑推理算法是基于模糊逻辑的推理方法，模糊逻辑是对传统的布尔逻辑的扩展，允许命题的真值在完全为真和完全为假之间存在连续的可能性。

模糊逻辑推理算法通过模糊化输入和输出，使用模糊规则进行推理，最终得到模糊结果。

模糊逻辑推理算法主要包括以下几个步骤：1. 模糊化：将输入的精确值转化为模糊化的值，反映出其模糊性和不确定性。

2. 模糊规则匹配：根据模糊规则库，匹配输入的模糊值和规则库中的规则。

3. 推理：根据匹配到的规则进行推理，得到模糊输出。

4. 解模糊化：将模糊输出转化为精确值，以便进行后续的处理和决策。

二、模糊逻辑推理算法的应用领域1. 专家系统专家系统是一种能够模拟人类专家的思维和行为的计算机程序。

在专家系统中，模糊逻辑推理算法可以用于处理专家知识中存在的模糊性和不确定性，帮助系统作出正确的决策和推理。

2. 模式识别模式识别是通过对事物特征进行抽象和分类，从而识别和理解事物的过程。

在模式识别中，模糊逻辑推理算法可以用于处理存在模糊性和不确定性的模式，提高模式识别的准确性和鲁棒性。

3. 数据挖掘数据挖掘是从大量的数据中发现潜在的、有效的信息，并进行模式的分析和提取的过程。

在数据挖掘中，模糊逻辑推理算法可以用于处理数据中存在的模糊性和不确定性，挖掘出更多有意义的信息。

4. 控制系统控制系统是指对某个对象或过程进行控制的系统。

在控制系统中，模糊逻辑推理算法可以用于处理控制对象的模糊输入和输出，实现对控制系统的智能化控制。

三、模糊逻辑推理算法的发展趋势随着人工智能领域的不断发展，模糊逻辑推理算法也在不断演化和完善。

仿生智能算法多目标优化带混合约束问题求解

仿生智能算法多目标优化带混合约束问题求解随着人工智能的迅速发展，仿生智能算法在解决多目标优化问题上展现出了强大的潜力。

然而，在实际应用中，许多问题会同时存在混合约束。

这使得问题的求解变得更加复杂，需要寻找一种适应性强、高效稳定的算法来解决。

在本文中，我们将讨论仿生智能算法在多目标优化带混合约束问题求解中的应用。

我们将首先介绍多目标优化问题和混合约束问题的概念，然后分别探讨几种常用的仿生智能算法，并提出了一种基于遗传算法和粒子群优化算法的混合算法来解决带有混合约束的多目标优化问题。

多目标优化问题是指在优化过程中同时考虑多个目标函数，并找到一组解决方案，使得这些目标函数达到最优。

混合约束问题是指优化问题中存在多种类型的约束条件，如等式约束和不等式约束。

这些约束条件会限制解空间，增加了问题的难度。

在多目标优化问题求解中，遗传算法是一种常用的仿生智能算法。

其主要思想是通过模拟自然界的进化过程来逐步优化解的质量。

通过选择、交叉、变异等操作，不断改变种群中的个体，从而得到最优解。

然而，传统的遗传算法并没有直接解决混合约束问题的能力。

粒子群优化算法是另一种常用的仿生智能算法，其灵感来源于鸟群觅食行为。

每个个体被看作是一个“粒子”，通过不断调整速度和位置来寻找最优解。

该算法通过使用历史最优解和人工智能搜索，能够有效解决多目标优化问题。

然而，粒子群优化算法也不能直接解决混合约束问题。

为了解决带混合约束的多目标优化问题，我们提出了一种基于遗传算法和粒子群优化算法的混合算法。

首先，使用传统遗传算法对问题进行初步求解，得到一组满足约束条件但不一定最优的解。

然后，使用粒子群优化算法来对这些解进行进一步优化，以获得更优的解。

在这个过程中，我们引入了一种改进的粒子更新策略，将粒子位置的更新限制在满足约束条件的解空间内。

通过不断迭代，我们最终可以得到一组同时满足多目标优化和混合约束的最优解。

实验结果表明，我们提出的基于遗传算法和粒子群优化算法的混合算法在解决带混合约束的多目标优化问题上具有很好的效果。

3PLS物流网络设计的模糊机会约束规划模型

3PLS物流网络设计的模糊机会约束规划模型
张永;李建;李旭宏;毛海军
【期刊名称】《公路交通科技》
【年(卷),期】2007(24)2
【摘要】以第三方物流企业的角度研究了在不确定环境下物流网络的建模和求解算法。

首先,考虑运输成本及客户各市场需求量的模糊性,建立了多产品、多阶段的物流网络模糊机会约束规划模型;其次,先通过将模糊规划模型转化为确定性模型,然后设计出混合遗传算法求解对应的确定性模型。

最后给出了算例,不同置信水平下用遗传算法求得的结果与分枝界定法求得的结果非常接近,误差率在10%以内,表明模型和算法具有较高的有效性。

【总页数】5页(P135-139)
【关键词】第三方物流企业;物流网络设计;模糊机会约束规划;混合遗传算法
【作者】张永;李建;李旭宏;毛海军
【作者单位】东南大学运输与物流工程系;南京农业大学工学院
【正文语种】中文
【中图分类】U492
【相关文献】
1.物流网络可靠性优化的双目标机会约束规划模型与算法 [J], 陈德良;陈治亚
2.再制造/制造系统集成物流网络模糊机会约束规划模型 [J], 顾巧论;季建华
3.供应链中二级分销网络优化设计的模糊机会约束规划模型 [J], 赵晓煜;汪定伟
4.供应链二级分销网络生产计划双层模糊机会约束规划模型 [J], 周蕾;杜纲
5.再制造逆向物流网络的机会约束目标规划模型 [J], 房巧红;陈功玉
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供应商选择问题的模糊机会约束规划模型

在第二优先级中，交付延迟的货物量以置信水平低于；
｛．ｔ）ｓｉ－：ｌ ’ ｔｌｌ２００７． ¨ 】４】
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供应商选择问题的模糊机会约束规划模型
ｌｅｘｍｉｎ｛，｝
pos将被极小化pos将被极小化2采购成本应低于目标值即12系统约束1所有供应商的供货量不大于总需求量其中是模糊变量如果希望模糊约束以置信水平成立则有pos模糊环境中的机会约束目标规划可以看作是目标规划的一个推广在决策者给定一些优先结构与管理目标后模型将在某个给定的优先级下极小化与此目标的偏差正偏差或负偏差如果vsp的决策者有以下的优先结构和管理目标
、、ｉ＝Ｉ』Ｊ
ｆ
ｆ
ｎ
１
１
（） — ｍａ）（Ｐ０ｓ｛一ｉ ∑ｚ， ≤ ｄ｝ ≥ ：｝
＝ｌ
ｆｎ
１
（）一Ｐ０ｓ｛ ∑ ≤ ｏ｝
Ｌｉ＝１
步骤２根据产生的数据训练一个多层前向神经元网络逼近不确定函数Ｕ（ｘ）。
Ｐ ’ ≤６，ｉ＝１，２， …，ｎ
≥０，且是整数，＝１，２， …。ｎ
其中，需求量，供应商交货的废品率ｑ，供应商交货的延迟交付率ｚ为模糊变量，一般用三角模糊数
（ｒ，ｒ２，ｒ３）描述，其参数ｒ，ｒ２，ｒ３通常由部门经理根据经验判断决定。
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供应商选择问题的模糊机会约束规划模型

山东省能源-经济-环境系统模糊机会约束目标规划模型

山东省能源．经济一环境系统模糊机会约束目标规划模型
宋杰鲲，栾龙，陆悠悠，张冬
（中国石油大学（华东）经济管理学院，山东青岛２６６５８０）
摘要：能源一经济一环境系统科学发展是区域可持续发展的关键。根据山东省 “ 十二五 ” 规划，选取目标参数与决策变量，
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｅａｓｏｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｅｎｅｒｇｙ — ｅｃｏｎｏｍｙ — ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ（３Ｅ）ｓｙｓｔｅｍｉｓｔｈｅｋｅｙｏｆｒｅｇｉｏｎａｌｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ
ＳＯＮＧＪｉｅ－ｋｕｎ，ＬＵＡＮＬｏｎｇ，ＬＵＹｏｕ — ｙｏｕ，ＺＨＡＮＧＤｏｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｅｔｒｏｌｅｕｍ，Ｑｉｎｇｄａｏ２６６５８０，Ｃｈｉｎａ）
ＦｕｚｚｙｃｈａｎｃｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｇｏａｌｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｍｏｄｅｌｆｏｒＳｈａｎｄｏｎｇｅｎｅｒｇｙ－－ｅｃｏｎｏｍｙ・－ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ

基于机会测度的模糊随机不等式的简单等价形式

中图分类号：５Ｏ１９文献标志码：Ａ文章编号：０３５６（０００— １６０１０００２１）７１１—５
Ｓｉｐｌｔｒｉｉｔｃｅｕｖｌｎｔｆｆｚｙｒｎｄｍｍｅｄｅｅｍｎｓｉｑｉａｅｓｏｕｚａｏ
ｔｅｎｏｄｔｒｉｉｔｃｏｅｉｃｓｅｎｅｅｔｉｖｌｆｓｔｆｃｉｎｍｅｓｒ．Ｔｈｘｒｓｉｅｆｒｉｓｉｔｅｅｍｎｓｉｎｓｉｄｓｕｓｄｕｄｒｃｒａｎｌｅａｉａｔａｕｅｓｅｏｓｏｅｅｐｅｓｖ — ｏｍｕａｏｈｎｅｍｅｓｒ ’ ｅｅｍｉｉｔｑｉａｅｔｓｇｖｎｗｈｎｔｅｆｚｙｒｎｏｖｒｂｅｉｎｒｌｌｆａｃａｕｅＳｄｔｒｎｓｉｅｕｖｌｎｓｉｉｅｅｈｕｚａｄｍａｉｌｏｍａ — ｃｃａｓｌｉｔｉｕｅ．ｙｄｓｒｂｔｄＫｅｒｓｃｅｉｉｔａｕｅｕｚａｄｍａｉｂｅｈｎｅｍｅｓｒｙｗｏｄ：ｒｄｂｌｙｍｅｓｒ；ｆｚｙｒｎｏｖｒｌ；ｃａｃａｕｅｉａ
模糊随机不等式转化为简单的等价形式，对简化其求解过程具有重要意义。文章在可信性测度的基础上，探
讨了机会约束在一定的满意度水平之下的等价式形式，同时给出了在模糊随机变量服从正态分布时机会测
度等价形式的具体表达式。关键词：可信性测度；模糊随机变量；机会测度

可追加订购报童问题的模糊机会约束规划模型

来描述问题，即模型中的参数均假定为确定数值［】１．但实际上有些参数，例如产品的需求量、订购价格、缺货罚金等，往往事先是无法精确给出的，一种解决方法是将这类参数看成是模糊参数．Ｈｒｋｉａｉ将模糊的损失用到了经典的报童问题中，并在模ｏＥ糊定购意义下求解最优定购量；ｕｈＩＬｓｕ提出了基于经典报童模型的两个模型，它们以ｑ收益最大为目标来求解模糊最优定购量．但是，文中的假设和大多数的报童模型一
中图分类号：０２１２文献标识码：Ａ
０引言
近年来，经典报童问题（次订购，一次销售）一已广泛应用于管理科学与工程中，尤其是服务产业的日益发展，报童问题的深人与拓展更加引人关注．关于报童问题的研究已有许多成果，但以往人们在进行订购决策时，大多数是采用确定性的定量模型
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２００７年２月
Ｆｅ．ｏ７ｂ２ｏ
汕头大学学报（自然科学版）
Ｊｕｎｌｏｈｎｏｉｅｓｙ（ａｕａｃｅｃ）ｏｒａｆＳａｔｕＵｎｖｒｉＮｔｒｌＳｉｎｅｔ
第２２卷
于是可以得到成本函数：
０一１＜＜２一１ ≥ ２
≥ ＋１２
（）１
ｆＸ＋＋；一一）１】Ｃ２（１２
ｇ１２，，，）Ｃ１Ｃ）（，，Ｃｓ＝｛Ｘ＋１一１Ｘ１一（
摘要：研究模糊环境下可追加订购的报童问题．假设需求量、追加定购的价格等均为模糊变量，在本金有限制的条件下，以极大化收益为目标，建立一个模糊机会约束规划，并将模糊随机模拟、神经元网络及遗传算法相结合，给出一个混合智能算法来求解该模型，从而得到最优订购量及追加的最大定购量．最后给出了数值例子．关键词：追加订购；报童问题；模糊机会约束规划；混合智能算法

求解随机机会约束规划的混合智能算法

ｏｓｏｈａｔｃｈａｃｅｃｎｓｒｉｄｒｆｒｔｃｓｉｃｎ — ｏｔａｎｅｐｏｇｒｍｍｉｉｐｒｅｔｄ．ｎａｌｔｓｍｕａｉｎｒｓｔｓｗｔｃｒｃｎｅｓｎｅｆｃｉ — ａｎｇｓｅｓｎｅＦｉｌｙ，ｈｅｉｌｔｏｅｕｌｓｈｏｈｅｏｒｅｔｓａｄｆｅｔｖｅｎｅｓｓｏｆｔｅｌｒｔ．ｈａｇｏｉｈｍ
ｒ】ｎｅｗｏｋａｔｒ
摘
要：随机机会约束规划是一类有着广泛应用背景的随机规划问题，采用随机仿真产生样本训练ＢＰ网络以逼近随机函数，然
后在微粒群算法中利用神经网络计算适应值和实现检验解的可行性，而提出了一种求解随机机会约束规划的混合智能算法。从
最后通过两个实例的仿真结果说明了算法的正确性和有效性。关键词：机机会约束规划；粒群算法；随微随机仿真；经网络神
ＤＯ：０３７８ｉｓ．０．３１００２．１文章编号：０２８３（００２ —０３０文献标识码：中图分类号：２１Ｉ１．７８．ｎ１２８３．１．０５ｓ０２２１０ —３ｌ２１）２０４ —４Ａ０２．５
小值。
随机机会约束规划问题的提取并不困难，但其求解却很难。因此，索高效的随机机会约束规划的算法就非常有研探
究价值。
划ｕ其显著特点是随机约束条件至少以一定的置信水平成１，立。它实质是决策者考虑到所作决策在不利的情况下发生时可能不满足约束条件而采用的一种原则，即允许所作决策在

基于可信理论的多目标模糊机会约束无功优化

基于可信理论的多目标模糊机会约束无功优化刘文学;梁军;贠志皓;牛睿;褚壮壮【摘要】大规模间歇性电源并入电网,其出力的不确定性给电网无功优化带来很大影响.针对间歇式电源出力和负荷的不确定性,将间歇式电源出力和负荷采用梯形模糊参数表示,对传统确定性无功优化模型进行改进,并结合可信性理论和模糊机会约束规划,建立含多模糊参数的多目标模糊机会约束无功优化数学模型.在解法上,通过模糊潮流求解目标函数和约束中的可信度,利用目标隶属度函数和交互满意度将多目标优化转换为单目标优化,并采用蝙蝠算法对模型进行求解.算例结果表明,所提多目标模糊机会约束无功优化模型和算法,能够适应在间歇性电源出力和负荷为模糊参数情况下的电压无功控制优化.【期刊名称】《电工技术学报》【年(卷),期】2015(030)021【总页数】8页(P82-89)【关键词】间歇性电源;不确定性;多目标无功优化;可信性理论;模糊机会约束;蝙蝠算法【作者】刘文学;梁军;贠志皓;牛睿;褚壮壮【作者单位】山东大学电网智能化调度与控制教育部重点实验室济南 250061;山东大学电网智能化调度与控制教育部重点实验室济南 250061;山东大学电网智能化调度与控制教育部重点实验室济南 250061;国网南京供电公司南京210019;山东大学电网智能化调度与控制教育部重点实验室济南 250061【正文语种】中文【中图分类】TM71电力系统无功优化是指在电网结构参数、系统负荷、发电机有功出力给定的情况下，通过合理调整发电机机端电压、电压器分接头和无功补偿设备的投切，在满足系统约束的前提下，使电网安全经济运行水平达到最优。

无功优化能够改变系统潮流分布，加强电网安全稳定，提高电压质量，对保证电网安全经济可靠的运行具有重要作用。

电力系统运行水平和要求的提高，使得无功优化已经表示为一个多约束、非线性的多目标优化模型［1－6］。

受各种因素影响，电网中包含不确定性的参数和数据，许多研究考虑了其对无功优化的影响［7－12］。

人工智能(模糊算法)(一)

人工智能(模糊算法)（一）引言概述：人工智能是指通过模拟人类智能的方法，使机器能够进行学习、推理、计划和解决问题的技术。

在人工智能领域，模糊算法是一种重要的技术，它可以处理不确定性和模糊性信息，实现对模糊概念的建模和推理。

本文将详细介绍人工智能中的模糊算法，并从五个大点进行阐述。

正文：一、基础概念与原理1. 模糊集合理论2. 模糊逻辑3. 模糊推理4. 模糊控制5. 模糊集合与模糊逻辑的关系二、模糊算法的应用领域1. 模糊分类算法在图像识别中的应用2. 模糊聚类算法在数据挖掘中的应用3. 模糊推理算法在专家系统中的应用4. 模糊控制算法在自动驾驶中的应用5. 模糊神经网络算法在预测分析中的应用三、模糊算法的特点与优势1. 不确定性和模糊性处理能力2. 可解释性和逻辑性3. 对异常和噪声的鲁棒性4. 高扩展性与灵活性5. 结合经验和知识的能力四、模糊算法的发展与挑战1. 模糊算法的发展历程2. 模糊算法在实际应用中的挑战3. 模糊算法与其他人工智能算法的比较4. 模糊算法在未来的发展方向5. 模糊算法的未来应用前景五、结论与展望1. 总结模糊算法的重要性和应用领域2. 展望模糊算法在人工智能领域的发展前景3. 提出进一步深入研究与应用模糊算法的建议总结：通过对人工智能中的模糊算法进行介绍和分析，可以看出模糊算法具有处理不确定性和模糊性信息的能力，广泛应用于图像识别、数据挖掘、专家系统、自动驾驶和预测分析等领域。

模糊算法具有不确定性处理能力、可解释性、鲁棒性和灵活性等特点，但在实际应用中也面临着挑战。

未来，模糊算法的发展方向包括改进算法效率、提高算法准确性，并结合其他人工智能算法进行深入研究和应用。

可以预见，模糊算法在人工智能领域将有更广阔的应用前景。

智能优化-模糊规划

Gi (x)≥ t0 (x) + d0≤ f0,
要求模糊线性规划(2)的模糊最优解x*，则要求使所有约束条件及目标函数的隶属函数尽可能达到最大，即求x* 满足 Ai (x)≥及G(x)≥，且使达到最大值,相当于求解普通线性规划问题
i = 1, 2, …, m.
设普通线性规划(4)的最优解为x*, , 则模糊线性规划(2)的模糊最优解为x*, 最优值为t0 (x*).
01
按照隶属度的定义具体表达Xa集合，则LPa 规划得
02
解上述规划(含有参数)，得最优解：
03
Hale Waihona Puke 导出的模糊规划的例子：管理者的一个考虑是 1）他可以让工人多加班获取更多的劳动时间； 2）他可以让供应商哪里获取更多的原材料；
因此原线性规划及其模糊规划的目标函数分别为：
模型类型: 资源，目标函数，系数等模糊的情况线性规划模糊线性规划结构类型: 分为对称型与不对称型
下面将约束条件和目标函数模糊化.
将(2)中带有弹性的约束条件(di＞0)的隶属函数定义为而(2)中普通约束条件(di = 0)的隶属函数的定义为 ui (x) = 1, ti (x) = bi . 其图形如右图
由ui (x)定义可知，∈[0, 1],
ui (x)≥ di - di≤ti (x) - bi≤di - di ,
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02
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/CONTENTS
0. 模糊的概念
天气冷热雨的大小风的强弱人的胖瘦年龄大小个子高低
模糊集合和隶属函数精确集合（非此即彼）： A={x|x>6}
精确集合的隶属函数(二值函数)：
模糊集合：
如果A是对象x的集合，而x以一定程度属于A：

含模糊变量的旅游线路车辆配置

ｍａｘＴ
１旅游线路车辆优化配置模型的建立
在旅行社的日常工作中，经常会遇到将车辆配置到各个旅游线路的问题。如何使配置达到最优，挥车辆服务的最发大效能，是一个值得研究的最优化问题。从另一个角度，考虑为每一种车辆装备配置到不同的旅游线路评估出一个贡献值（即权重值）每个贡献值乘以每一种车辆装备的数量，将，再这些值全部相加，就得到所有车辆装备配置到各旅游线路作
型，求解含模糊变量的旅游线路车辆配置问题中，在使用了模糊模拟与遗传算法相结合的混合智能算法。最后，出给
了一个数值计算的实例，以验证算法的有效性。
关键词：旅游线路；模糊变量；束规划；约混合智能算法中图分类号：Ｐ１．Ｔ３１１文献标志码：Ａ
ｗｒｅｉｎｏｖｅｍｏｅ．ｎｔｅｅｄｎｍｅｃｌｅａｌｓａｅｇｖｎｔａｉａｅｔｅａｇｒｍｓｅｅｄｓｅｔｓｌｅｔｄ１Ｉｎ，ｕｒａｘｍｐｅｒｉｅｏｖｌｔｈｌｏｔｇｄｏｈｈｉｄｉｈ、Ｋｅｒｓｒｖｌｇｌｎ；ｆｚａｉｌｓｃｎｔａｎｒｇａｙｗｏｄ：ｔｅｉｅｕｚｖｒａｅ；ｏｓｒｉｔｐｏｒｍｍｍｉｇａｎｉｙｂｎ；ｍｉｅｎｅｌｅｔａｇｒｈｘｄｉｔｌｇｎｌｏｔｍｉｉ
含模糊变量的旅游线路车辆配置
崔召全，林亮，陈曦
（桂林工学院数理系，广西桂林５１０）４０４

求解模糊相关机会规划的混合智能算法

求解模糊相关机会规划的混合智能算法肖宁;王玲【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2011(039)012【摘要】The fuzzy dependent-chance programming which has wide application backgrounds belongs to a class of fuzzy programming problems. In the paper, fuzzy simulation is used to produce training samples for BP neural network to approximate the chance function, and a hybrid intelligent algorithm for fuzzy dependent-chance programming combined particle swarm optimization with BP neural network for approximation of the chance function is presented. Finally, the simulation results are given to show the correctness and effectiveness of the algorithm.%模糊相关机会规划是一类有着广泛应用背景的随机规划问题,该文采用模糊模拟产生样本训练BP网络以逼近机会函数,然后应用微粒群算法并以逼近机会函数的神经网络作为适应值估计,从而提出了一种求解模糊相关机会规划的混合智能算法.最后通过实例仿真说明了算法的正确性和有效性.【总页数】5页(P36-40)【作者】肖宁;王玲【作者单位】陕西职业技术学院计算机科学系西安710100;陕西职业技术学院计算机科学系西安710100【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于模糊相关机会规划的机会阵雷达方向图综合 [J], 龚树凤;龙伟军;潘明海;贲德2.产品开发方案优化的模糊机会约束规划模型及求解 [J], 林晓华;冯毅雄;谭建荣;高一聪3.求解随机机会约束规划的混合智能算法 [J], 肖宁4.求解模糊机会约束规划的混合智能算法 [J], 肖宁;曾建潮;王煜东5.求解随机机会约束规划的混合智能算法及应用 [J], 段富;杨茸因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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效性。
关键词
模糊机会约束规划；微粒群算法；神经网络
Ｔ３１６Ｐ０．
中图分类号
ＳｌｉｚｙＣｈａｅｃｎｓｒｎｅｏｒｍｍｉｇＰｒｂｅｓｏｖｎｇＦｕｚｎｃ — ｏｔａｉｄＰｒｇａｎｏｌｍｗｉｈＨｙｒｄＩｅｌｇｎｔＡｌｏｉｈｍｔｂｉｎｔｌｉｅｇｒｔ
（ｖｓｎｏｙｔｍｉｌｔｎ＆ＣｍｐｔｒＡｐｌａｉｎａｙａｉｅｓｔｆｃｅｃｎｅｈｏｏｙ。Ｔｉｕｎ００２）ＤｉｉｆｓｅＳｍｕａｉｉｏＳｏｏｕｅｐｉｔ，ＴｉｕｎＵｎｖｒｉｏｉｅａｄＴｃｎｌｇｃｏｙＳｎａｙａ３０４
ａｇｒｔｍｏｕｚｈｎｅｃｎｔａｎｄｐｏｒｍｍｉｇｃｍｂｎｄｐｒｉｌｓｒｏｔｚｔｎｗｉｅｗｏｋｆｒａｐｏｉ — ｌｏｉｈｆｒｆｚｙｃａｃ－ｏｓｒｉｅｒｇａｎｏｉｅａｔｃｅｗａｍｐｉａｉｔＢＰｎｔｒｏｐｒｘｍａｍｉｏｈ
ＸａｉＺｎａｃａ。Ｗａｇｕｏ￣ｉＮｎｏｇｅｇｉｈｏＪｎｎｄｎ ’ Ｙ
（ｏｕｅｃｎｅｐｒｎ，ｈａｘＶｏａｉａ＆ＴｃｎｃｌｏｌｅＣｍｐｔｒＳｉｃａｔｔＳａｎｉｃｔｎｌｅＤｅｍｅｏｅｈｉｌｇ ”。Ｘ ’ ７ＯＯ）ａＣｅｉｎ１１０ａ
（ｈａｘｇｏａｅｔｉｏｒＧｒｕＤ．ＳａｎｉＲｅｉｎｌＥｌｃｒＰｗｅｏｐＣｃ，ＬＴＤ，ＸｉｎａｇＢｒｎｈ，Ｘｉｎａｇ７２０）ａｙｎａｃ” ａｙｎ１１０
ＡｂｔａｔＦｚｙｃａｃ－ｏｓｒｉｅｒｇａｓｒｃｕｚｈｎｅｃｎｔａｎｄｐｏｒｍｍｉｇｉａｃａｓｏｕｚｒｇａｎｓｌｓｆｆｚｙｐｏｒｍｍｉｇ，ｉｗｉｅｙｅｉｓｉｉｅｅｔｆｌｓｎｔｄｌｘｔｎｄｆｒｎｉｄ，ｆｅ
（陕西职业技术学院计算机科学系” 西安

王煜东。 ’
００２）３０４
７００）太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所太原１１０（
（陕西省地方电力集团公司咸阳分公司咸阳７２０）１１０
摘
要
模糊机会约束规划是一类重要的模糊规划，它广泛地存在于许多领域中，粒群算法已实现了对其的有效求微
ｐｒｉｌｗａｍｌｏｉｍａｆｅｔｖｌｅｏｖｄｉ，ｂｔｉｓｉａｏｅｔｔｅｌｒｅｓａｅｆｚｙｃａｃ－ｏｓｒｉｅｒ — ａｔｅｓｒａｇｒｔｃｈｈｓｅｆｃｉｅｙｒｓｌｅｔｕｔｔｌｃｎｎｔｍｅｈａｇ－ｃｌｕｚｈｎｅｃｎｔａｎｄｐｏｌｇａｒｍｍｉｇｐｏｌｍｏｖｎｐｅｉｇｎｏｄｒｔｅｒｈａｌｏｉｍｉｈｃｎｍｏｅｅｆｃｉｅｙｓｌｅｔｉｒｂｅ，ｆｚｙｎｒｂｅｓｌｉｇｉｓｅｄｎ，ｉｒｅＯｓａｃｎａｇｒｈｗｈｃａｒｆｅｔｖｌｏｖｈｓｐｏｌｍｎｔｕｚｓｍｕａｉｎｉｓｄｔｒｄｃｒｉｉｇｓｍｐｅｏＰｎｕａｅｗｏｋｏａｐｏｉｔｈｕｚｕｃｉｎａｈｂｉｎｅｌｅｔｉｌｔｓｕｅｏｐｏｕｅｔａｎｎａｌｓｆｒＢｅｒｌｔｒｓｔｐｒｘｍａｅｔｅｆｚｙｆｎｔｏ．ｙｒｉｔｌｇｎｏｎｄｉ
总第２２期５
２１第１００年Ｏ期
计算机与数字工程
Ｃｍｐｔｒ＆ＤｉｉａｇｎｅｉｇｏｕｅｇｔｌＥｎｉｅｒｎ
Ｖｏ＿８Ｎｏ１ｌ３．Ｏ
３８
求解模糊机会约束规划的混合智能算法
肖宁曾建潮 ’
ｔｎｏｈｉｅｓｆｎｔｎａｄｃｅｋｎｅｓｂｌｙｏｏｕｉｎｉｐｅｅｔｄｉｆｔｅｆｎｓｕｃｉｎｈｃｉｇｆａｉｉｔｆｓｌｔｒｓｎｅ．Ｆｎｌ，ｔｅｓｕａｉｎｒｓｌｓｓｏｔａｔｓｃｒｏｔｏｉｏｓｉａｌｈｉｌｔｅｕｔｈｗｈｔｏ — ｙｍｏｉｉ
解，但求解速度仍不能满足大规模模糊机会约束规划问题的求解，为了寻找更为高效的求解模糊机会约束规划的算法，通过采用模糊模拟产生样本训练ＢＰ网络以逼近模糊函数，然后应用微粒群算法并以逼近模糊函数的神经网络作为适应值估计及检验解的可行性，从而提出了一种求解模糊机会约束规划的混合智能算法。最后通过仿真结果说明了算法的正确性和有