基于改进庄家法则的多目标进化算法

非支配集的构造方法是多目标进化算法中最重要的问题。在用庄家法则构造非支配集时,若非支配个体较多,由于需要进行多轮比较,所以算法的计算复杂度较高。在庄家法则中引入一个副庄家,用以减少下一轮比较个体的个数,从而最终减少比较的轮数。数值实验表明：改进后的算法具有较高的运行效率。     

基于擂台赛法则和聚集密度的多目标进化算法

多目标进化算法有两个重要研究内容：最优解集的构造和解的分布性。用擂台赛法则构造非支配集具有较高的效率,而聚集密度方法既能从宏观上刻画群体的多样性与分布性,同时也比较好地刻画了个体之间的内在关系。将聚集密度技术引入基于擂台赛法则的多目标进化算法。数值计算表明,这种新的算法既保持了擂台赛法则较高的运行速度,又改善了群体的分布度,提高了种群的多样性,避免了过早收敛于局部最优解的现象。     

基于擂台赛法则和小生境技术的多目标进化算法

最优解集的构造和解的分布性是多目标进化算法的两个重要研究内容。用擂台赛法则构造非支配集具有较高的效率,而小生境共享技术可以提高种群的多样性。本文将小生境共享技术引入基于擂台赛法则的多目标进化算法,数值实验表明：改进后的算法保持了擂台赛算法运行效率高的特点,而且具有较佳的分布度。     

基于聚集密度的人工免疫多目标进化算法

为了改善人工免疫多目标进化算法的分布性,引入聚集密度以进行Pareto最优解集的更新。其基本思想为：首先计算群体中每个个体的聚集密度,再根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集,然后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。通过数值实验,用量化指标研究了新算法的收敛性和分布性,结果表明：新算法的收敛性与常规人工免疫多目标进化算法相当,但分布性有了明显提高。     

基于聚集密度的自适应选择多目标进化算法

分析了线性选择方法的两个缺陷,提出了一种基于聚集密度的非线性自适应选择方法。算法基本思想是：首先将每代种群划分成Pareto劣解集和Pareto非劣解集,然后依照个体的聚集密度分别在劣解集和非劣解集中构造一种偏序集,分别按照不同的等概率在这两个偏序集中选择个体,其中劣解偏序集的个体选择概率远小于非劣解偏序集的个体选择概率,根据两个偏序集中的容量自动计算出两个选择概率。这种非线性选择方法既体现了劣解集和非劣解集中个体的绝对平等性及非劣解集对劣解集的相对优先选择权,又充分考虑到了Pareto最优解的分布性。理论分析和数值计算表明,这种新的选择机制不仅能改善排序选择法的收敛性,而且能得到分布性良好的Pareto最优解。     

基于多目标进化算法的运输问题求解方法

在多目标进化算法中,用擂台赛法则构造非支配集具有较高的效率,而小生境共享技术可以提高种群的多样性。将基于擂台赛法则和小生境技术的多目标进化算法应用于多目标运输问题,数值实验表明：基于擂台赛法则和小生境技术的多目标进化算法能够很好地解决此类问题。     

多目标进化算法的研究

简要介绍了多目标进化算法的研究历史分类及主要方法，并提出了今 后需要研究的问题。     

基于聚集密度的协同进化多目标优化算法

为了改善协同进化多目标优化算法性能,引入了聚集密度对超级个体集合进行更新。其基本思想是：首先计算种群中各个体的聚集密度,再定义一个偏序集,然后根据一定的比例依次从偏序集中选择个体更新。根据数值试验和量化指标测试了新算法的收敛性与分布性。结果表明,新算法在收敛性方面与常规协同进化多目标算法相当,但其分布性获得了一定程度的改善。     

多目标进化算法在滤波器优化中的应用

数字滤波器被广泛地关注和使用,已成为通信系统中至关重要的器件之一。针对数字滤波器的要求,利用多目标进化算法对一维数字滤波器进行优化,以期降低其期回波损耗和插入损耗,并证明是可行的。     

基于"风险熵"的信息系统损失分析研究

针对目前已有的信息系统安全分析大多采用的各种定性分析的状况,结合"熵"学概念及应用原理,提出信息系统"风险熵"这一概念。构建数量化求解公式,从信息系统内实体资产与信息的熵值分析,旨在对信息系统遭遇风险的损失有个数量度量。     

制造业环境技术创新能力综合评价研究——基于最大信息熵原理与投影寻踪耦合模型

在资源紧缺、环境污染日益严峻的今天,环境技术创新成为代表一个企业持续竞争优势的重要标志。本文综合考虑我国制造业的环境技术创新能力影响因素,构建环境技术创新能力评价指标体系,运用最大信息熵原理与投影寻踪耦合模型评价“十二五”期间我国制造业环境技术创新能力,根据计算出的最佳投影方向,分析各影响因素对我国制造业环境技术创新能力综合评价影响程度的贡献率,根据计算出的最佳投影值,评价“十二五”期间我国制造业环境技术创新能力,并提出相应建议。     

一种新的进化多目标优化算法中的文档策略

在采用带精英保留策略的进化算法求解多目标优化问题时,我们需要一个文档来保存在进化过程中产生的不被占优的解。当互不占优的解的数量超过文档的大小时,如何在互不占优的解之间取舍将变得非常重要。针对传统的文档更新策略只考虑解的分布性的情况,提出了一种能够同时保证分布性和收敛性的文档更新策略。该文档更新策略以超体积为基础,与目前经典算法NSGA-Ⅱ进行比较,结果表明新算法拥有良好的分布性,同时也较好地保证了收敛性。     

基于粗糙集条件信息熵的图书馆信息资源评价研究

鉴于图书馆信息资源评价的重要性,考虑到现有图书馆信息资源评价多依赖于专家先验知识的问题,特引入粗糙集理论建立了图书馆信息资源智能评价模型,该模型利用粗糙集方法基于信息熵观点获得客观权重值结果,为图书馆信息资源评价提供了一个新的解决方案,且根据指标权重值结果,提出了丰富图书馆信息资源内容的相应对策。算例分析和实验比较,验证了该粗糙集智能评价模型的有效性与优越性。     

建筑策划信息系统熵变模型构建研究

建筑策划作为新兴的研究领域,其中蕴含着大量的信息流转等活动,构建并应用建筑策划信息系统已经成为势在必行的趋势。与此同时,建筑策划信息系统又是一种具有典型耗散结构的系统,基于这一点,运用熵原理,突破传统信息系统的思维定势,构建建筑策划信息系统的熵变模型。     

动态关联子群信息熵视域下智慧政府信息协同度测度研究

[目的/意义]文章旨在明确我国智慧政府各部门间的信息协同度,为相关决策者明确我国智慧政府信息协同网络结构优化过程中的发力点提供依据。[方法/过程]采用命名实体识别与社会网络分析的方法,获取现阶段我国智慧政府信息协同网络结构数据,并以此为数据源,运用动态关联子群信息熵算法,对我国智慧政府不同部门间的信息协同度进行测度,并对测度结果进行分析与可视化。[结果/结论]研究结果可获得智慧政府中每两个不同政府部门间信息协同度的强弱分布。研究结果表明:中国智慧政府信息协同网络中,国家发展和改革委员会节点与国务院节点间的信息协同度最大,国务院节点与财政部节点间的信息协同度次之,国家发展和改革委员会节点与财政部节点再次之。[局限]由于研究精力与论文篇幅有限,本研究仅对智慧政府信息协同度进行了研究,尚未在此基础上对如何预测与引流智慧政府不同部门间信息协同的信息量进行研究。     

论情报原则理论体系

情报原则不仅是指导情报实务的行为规范,而且也构成了情报理论的核心内容。确立情报原则是结成理论体系的根本目的,纳入体系内的其他理论要素都是作为情报原则的理论基础,它们直接或间接地作用于情报原则,为建立情报原则提供系统的理论指导。     

关于信息和熵基本性质的辨析及哲学思考

本文通过数学推演,将信息的离散或连续、Shannon熵的"正"或"负"特征、熵与所描述系统的关系等作出了辨析,并在此基础上对信息、知识、情报等相关概念和波普尔的认识论哲学思想等情报学界关心的问题进行了思考.     

基于多叉树Pareto最优解集的火灾扑救路径规划

提出一种基于多叉树Pareto最优解集的火灾扑救路径规划算法,对火灾现场的环境地图和火灾演化态势进行重构,实现对路径的优选,采用Pareto最优解集,构建基于多叉树Pareto最优解集的火源动态发展态势下的火灾扑救路径规划模型。实验结果表明,该模型能快速实现对火源热点的识别,并且规划路径能有效规避复杂建筑障碍物的干扰,实现对火灾扑救路径的最优选择。在动态未知环境中,对火灾扑救路径的规划和选择能达到最优,路径最短,分段较少,能有效地避免复杂建筑物的阻挡,有效节省了火灾扑救时间。