粗糙數據的Max-Min分級模型

針對復雜制造系統生產線優化調度等眾多實際領域中的不確定性處理問題,在分析了現有進化計算機制的特點以及存在的不足基礎上,建立了一種數組分級的Max-Min模型,討論了該模型中兩個基本參數(分級參數和分級調節參數)的性質及其作用,證明了在分級參數充分大時, Max-Min分級模型即為某種意義下的比例分級.分析結果表明, Max-Min分級模型是一種可反映一定松弛意識的較比例分級更廣泛的分級方法,適應于不確定信息的分類問題,彌補了現行分級方法不適合粗糙數據的不足.最后給出了不確定環境中進化機制的個體復制方案.

作 者： 李法朝 劉民 吳澄   作者單位： 李法朝(清華大學,自動化系,北京,100084;河北科技大學,理學院,石家莊,050018)

劉民,吳澄(清華大學,自動化系,北京,100084) 

刊 名： 清華大學學報(自然科學版)  ISTIC EI PKU 英文刊名： JOURNAL OF TSINGHUA UNIVERSITY(SCIENCE AND TECHNOLOGY)  年，卷(期)： 2004 44(1)  分類號： O159  關鍵詞： 模糊數學   進化計算   遺傳算法   Max-Min分級模型   模糊適應值  

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