新颖的基于梯度投影法的混合指标动态避障算法

针对冗余度机械臂的动态避障规划问题提出一种新颖的混合指标避障算法。考虑到移动障碍物运动的随机性,在障碍物位于机械臂构形之内时采用最短距离指标作为避障指标,并利用梯度投影法进行规划。而在障碍物位于机械臂构形之外最短距离指标失效时采用避障面积指标进行替代。在整个避障过程中两种指标的混合使用实现机械臂构形微调与粗调的相结合,提高整体的避障效果。另外,在线动态调整放大系数以控制零空间解与最小范数解的2范数比值恒定,避免可能出现的关节速度超限现象。以平面3R2P冗余度机械臂为例具体阐述这种算法。单独指标规划和混合指标规划的对比仿真试验表明,提出的混合指标避障算法在避障效果方面具有优越性和有效性,并通过实物试验证明该算法可以较好地满足系统的实时性要求,具有一定的通用性。

一种混合指标的多目标决策方法及应用

文章讨论了混合指标中定性与定量指标的多目标决策问题,并利用联系数理论表示了多目标决策问题中存在的不确定性指标,建立了一种基于混合指标的多目标决策方法。该方法不仅用联系数描述混合指标的不确定性,而且避免了计算权重。最后通过实例分析表明,该决策方法简单、决策结果正确有效。

基于混合指标值TODIM方法的东营市生态系统健康评价

城市生态系统健康评价是城市可持续发展以及城市生态文明建设的需要。在当今各种"城市病"频发的背景下,研究城市生态系统健康水平,不仅有利于协调城市发展与城市生态系统健康之间的矛盾,而且对于指导城市建设规划编制,监控城市生态环境的可持续发展具有重要的现实意义。鉴于此,论文在原有的城市生态系统健康评价指标的基础上,通过基于混合指标值的TODIM方法评价东营市2007—2013年间的城市生态系统健康状况,并分析活力、组成结构、恢复力、维持生态系统服务功能以及生态系统认知的构成指标对城市生态系统健康状况的影响。为了避免主观判断对城市生态系统健康评价的不确定性,文章采用兼顾客观信息和主观信息的组合权重赋权法确定各个指标的权重;根据东营市城市生态系统健康评价指标的特性和数据特点,建立了混合多属性决策TODIM方法的数学模型;采用扩展的TODIM方法对东营市城市生态系统健康状况进行评价,并分析了各个指标在城市生态发展过程中的作用。研究表明:(1)东营市的城市生态系统健康状况一直向好,由脆弱状态逐渐过渡到亚健康状态,但是生态状况仍然不容乐观,距离健康状态仍有较大的差距;(2)环保投入力度不足、污染物排放量增加、产业结构仍不完善、建成区人口密度过高等成为制约东营市城市生态系统健康发展的突出问题。文章提出了相应的对策建议,以促进城市生态系统的健康发展。

交互式多目标文化算法优化多模态混合指标

多模态混合指标优化是一类难以求解的多目标优化问题。针对该问题,借鉴文化算法的双层结构,构建了一种能融合历史知识、标准化知识和领域知识的交互式文化算法。该算法以指标均衡性构建信度空间样本库。知识提取函数根据样本库内个体在决策空间和目标空间的特殊拥挤距离选取多模态解。将选取的多模态解作为聚类中心推荐给用户评价。根据种群的指标均衡性,知识引导自适应交叉和变异概率,扩大种群多样性。采用指标均衡性引导形势知识更新。基于个体表现型相似性估计大规模种群隐式性能指标。提出新的多模态解评价测度。将算法应用于室内布局优化问题,与代表性方法比较,验证所提算法的有效性和可用性。

基于混合指标类型的评价方法研究与应用

为增强决策的科学性,优化混合指标类型的评价方法,本文综合考虑了评价体系中的定性和定量指标,采用AHP方法确定指标的主观权重,离差最大化方法确定指标的客观权重,乘法合成法确定指标的组合权重。通过基于混合指标的TOPSIS方法排序,确定方案的优劣。案例分析表明,该方法在实际应用中是有效的。

混合指标条件下基于熵权GRA-TOPSIS的采棉机选型研究

针对采棉机选型过程中以主观经验为主,缺乏客观地评价体系且各机型的指标取值具有不确定性、不相容性等问题,构建混合指标条件下基于熵权GRA-TOPSIS的采棉机选型模型。以采棉机为研究对象,构建采棉机选型评价指标体系,利用多属性决策和熵权相结合的方法,计算各机型评价指标权重,结合GRA法和TOPSIS法,从数据曲线相似性和位置关系二维空间上反映备选机型与理想机型的贴近度,并对采棉机各机型进行综合排序。以新疆生产建设兵团10种六行采棉机为例进行验证,计算得出机型的优选排序为G_(4)>G_(5)>G_(8)>G_(6)>G_(3)>G_(1)>G_(2)>G_(9)>G_(10)>G_(7)。实证分析表明,所构建的模型对采棉机选型评价具有较好的实用性和有效性,为采棉机选型提供了一种新的方法。

求解高维混合指标优化问题的交互式进化计算

同时存在区间显式指标和模糊隐式指标的高维混合指标优化问题是一类难以求解的不确定多目标优化问题.针对该问题,首先,分别对高维显式指标和隐式指标的主要参数按确定性多目标优化,根据获得的相关权值,将高维显式指标和高维隐式指标分别降维成一维等效区间适应值和一维等效模糊适应值,二者合成个体等效指标体;然后,依据等效指标体的占优情况,通过确定自适应参考点和偏好区域面积选择个体;最后,在大规模种群NSGA-II范式下,采用隐式指标估计策略和种群聚类方法实现交互式进化优化算法.将本文算法应用于2种混合性能指标优化问题,验证所提算法的有效性和泛化性.

基于混合优化指标的韧性网络结构设计

为提高网络的韧性,提出网格均匀度,并将其与自然连通度和最大连通子图联合进行网络优化设计。生成随机分布的节点,在路径总长约束下,以混合指标作为优化目标进行边连接,利用遗传算法进行网络结构优化。随机打击试验中,该算法的平均最大连通子图节点数为自然连通度算法和最大连通子图算法的2.06倍和1.34倍;蓄意打击试验中,该算法的最大连通子图节点数为自然连通度算法和最大连通子图算法的8倍和4倍。

融合指标分组的高维混合多目标进化优化

高维混合多目标优化问题因包含多个不同类型指标,目前尚缺乏有效求解该问题的进化优化方法。提出一种基于目标分组的高维混合多目标并行进化优化方法。采用深度学习神经网络预测种群隐式性能指标;基于指标相关性,将高维混合多目标优化问题分解为若干子优化问题;采用多种群并行进化算法,求解分解后的每一子优化问题,并基于各子种群的非被占优解构建外部保存集;采用聚合函数对外部保存集个体进一步优化,得到Pareto最优解集。在室内布局优化问题中验证所提方法,实验结果表明,所提方法的Pareto最优解在收敛性、分布性以及延展性等方面均优于对比方法。

混合多指标聚类分析在教师考核中的应用

针对目前一些高校对教师考评中使用方法的不足,提出一种基于混合多指标聚类分析方法,使用该方法能得出较客观公平、公正的分类结果。最后给出具体的高校教师考评实例,验证了该方法的准确性和科学性。

混合型指标基坑支护方案优选的改进TOPSIS法

由于基坑支护方案属性指标类型的多样性,优选决策矩阵中会出现精确数与区间数共存的情况,为解决这类混合型指标基坑支护方案决策问题,建立基于博弈论组合赋权和改进的逼近理想解技术(TOPSIS)的决策模型。首先,采用信息熵和层次分析法(AHP)分别确定客观权重和主观权重;然后引入博弈论集结理论将主客观权重科学化组合,得到综合权重。最后,采用改进的TOPSIS法进行基坑支护方案优选,并结合工程实例进行验证。结果表明:运用博弈论组合赋权和改进的TOPSIS法选出方案4是最佳支护方案,与工程实际优选结果一致。

基于模糊模式识别的时序混合多指标决策

研究了一类定性和定量指标相结合的时序混合多指标决策问题。基于模糊模式识别原理 ,提出了一种新的进行方案优选的方案总体评价函数 ,给出了具体的决策方法和过程。最后通过一个实际例子说明 :该方法可行、有效 。

基于混合多指标信息的聚类分析

针对具有实数值、区间数和自然语言等形式的混合多指标信息的聚类分析问题,基于传统的数值信息FCM聚类算法,提出了一种新的聚类分析算法。在该方法中,首先描述了具有混合多指标信息的聚类分析问题,提出了基于混合多指标信息的关于确定最优划分和最优聚类中心的两个定理,然后给出了基于混合多指标信息的FCM聚类算法的迭代步骤。最后给出了一个算例。

基于混合指标的灰色关联TOPSIS多属性决策模型

针对多属性决策指标体系中指标的难以共度性、备选方案与理想方案的距离关系以及相似度的差异性,将此三方面问题进行综合分析,构建了基于混合指标的灰色关联TOPSIS决策模型.不仅避免了不同数据类型指标值转化造成的信息损失和扭曲,并从位置关系和数据曲线相似性等二维物理空间上阐述了方案与理想方案的贴近度.最后通过一个实例及对比分析,验证了决策模型的有效性.

混合性能指标优化问题的大种群规模进化算法

混合性能指标优化问题可结合传统遗传算法和交互式遗传算法求解,而种群规模和人机评价任务分配是影响算法性能的关键.针对该问题,本文提出一种新的进化优化算法.首先,采用大规模种群,扩大搜索范围,以增强算法的探索能力;然后,根据计算机和用户完成任务耗时的比值,确定每代用户评价的个体数,以提高计算机的使用效率;接着,采用K-均值聚类方法和基于相似度的估计策略,以减轻用户疲劳;最后,采用Pareto占优比较不同个体的优劣,使得最优解有较好的显式性能指标值和隐式性能指标值.将本文算法应用于室内布局这一混合性能指标优化问题,结果验证了所提算法的有效性.

混合性能指标优化问题的进化优化方法及应用

针对混合性能指标优化问题的普遍性及其处理过程中的特点,提出一种混合性能指标优化问题的进化优化方法.首先给出混合性能指标优化问题的定义;然后,确定不同类型和标度的性能指标的转换策略、混合性能指标的个体适应度的赋值方法、以及混合性能指标优化问题的进化优化流程;最后,通过服装设计这一典型的混合性能指标优化问题的仿真验证了算法的有效性.

混合水平多指标正交设计优选灰黄霉素溶液处方及稳定性考察

目的:筛选灰黄霉素溶液处方,建立质量控制标准,并对pH、含量稳定性进行考察。方法:采用紫外分光光度法测定灰黄霉素含量,利用单因素试验初步考察灰黄霉素溶液处方中各成分对pH的影响,再运用混合水平的正交表,以pH、含量为指标,对试验结果进行极差和方差分析。结果:灰黄霉素在2.5～20.0μg·ml^(-1)浓度范围内呈良好的线性关系,r=0.999 9;灰黄霉素溶液pH不稳定受各因素综合影响所致,影响大小为:贮存温度>N,N-二甲基甲酰胺(DMF)>包装材料。有效期内灰黄霉素含量稳定。灰黄霉素溶液处方引入缓冲体系后,6月内溶液pH控制在4.0～5.0。结论:筛选所得灰黄霉素溶液处方的含量、pH稳定,生产工艺简便,含量测定法准确可靠,适于质控。

境外煤矿投资项目混合多指标灰靶决策研究

煤矿投资尤其是境外煤矿投资决策,是一个极其复杂的问题。其中涉及的因素繁多,且影响程度难以准确确定。针对境外煤矿投资决策决策问题,建立了混合多指标灰靶决策模型,将决策过程中的不确定数据用区间数表示,将定性指标用三角模糊数表示,建立混合指标椭球灰靶。通过计算拟投项目的靶心距,得出最靠近靶心的最优项目决策。鉴于,煤矿开挖形式不同,所涉及的影响因素差别很大,所以,以井工开采为研究对象,进行投资决策分析,此方法同时适用于露天开采。

基于灰关联分析的动态混合型多指标决策

研究了一类只有部分指标权重信息且指标值为精确数、区间数和语言类模糊数相结合的动态混合型多指标决策问题,提出一种基于灰矩阵关联度的动态混合型多指标决策方法,并给出一个具体的投资决策实例,结果表明:该方法是有效和可行的,从而为解决动态混合型多指标决策问题提供了一种新的途径.

混合性能指标优化问题的分阶段进化优化

高维混合性能指标优化问题是普遍存在的,目前尚无有效的解决方法。提出一种解决该问题的分阶段进化优化方法。该方法根据性能指标的重要程度不同,将高维性能指标优化分为多个阶段,每一阶段只优化同层的性能指标;若性能指标间不是矛盾的,采用含权单目标进化优化方法求解;若性能指标间是矛盾的,采用Pareto进化优化方法求解。该方法可有效减轻用户疲劳,提高优化解的质量。在服装进化设计系统中的应用结果验证了方法的可行性和有效性。