杨智应[1]2004年在《若干算法的复杂性分析问题研究》文中认为算法的复杂性分析方法通常有两种:(1)最坏情况分析;(2)平均情况分析。最坏情况分析给出的是算法关于某一最坏输入实例的复杂性估计。如果算法的最坏输入实例在实际应用中很少遇到,那么仅用算法的最坏情况分析结果来说明算法在实际应用中的性能就不够了。另一方面,算法的平均情况分析所考虑的随机输入实例具有某一假设的概率分布,如果这样的概率分布在实际应用中难以遇到或无法确定,那么,用算法的平均情况分析结果来说明算法在实际应用中的性能就缺乏说服力。Spielman和Teng提出了算法的复杂性平滑分析方法。算法的复杂性平滑分析方法不同于最坏情况分析和平均情况分析。对算法的复杂性进行平滑分析时,考虑算法的输入实例受到某种程度的随机扰动(例如方差很小的高斯随机扰动)并作为输入实例提供给算法。因此,算法的复杂性与输入的规模和扰动的幅度有关,通常把它表示成输入规模和扰动幅度的函数,称为算法的平滑复杂性。从直观上来说,算法的平滑复杂性是算法关于各输入实例受到某种随机扰动后所产生的随机邻域上的平均复杂性的上确界。由于在实际的计算环境中存在着随机干扰(即随机扰动),因此,如果在算法的复杂性分析中所考虑的随机扰动模型切合实际,那么,算法的复杂性平滑分析可以从理论上更好地说明算法在实际应用中的性能。Spielman和Teng对“两阶段投影顶点”单纯形算法的时间复杂性进行平滑分析,合理地解释了单纯形算法有指数阶的最坏时间复杂性与它在实际应用中却很有效之间的矛盾。除了单纯形算法外,还有许多的算法,这些算法的最坏情况复杂性很糟但在实际应用中却很有效。算法的复杂性平滑分析开辟了算法复杂性分析研究领域的新方向。本文在算法的复杂性分 I
刘长河[2]2012年在《锥规划中若干内点算法的复杂性研究》文中进行了进一步梳理在内点法中,理论和实践之间存在着一个矛盾：实际计算效果好的算法在理论上却具有较差的迭代复杂性。本论文旨在研究几类锥规划问题(包括线性规划、半定规划和对称锥规划)中有效的内点算法,讨论它们的迭代复杂性和数值效果。首先给出了线性规划的两个Mehrotra型预估-矫正算法。它们都是基于宽邻域的原-对偶内点算法,并且宽邻域的定义和常用的-∞邻域有着密切关系。在每次迭代中,该算法比传统的迭代方向增加一个矫正方向。通过证明一些重要引理,给出了算法的O((?)L)迭代复杂性,其中n是问题维数,L是输入数据的长度。这是第一次得到具有O((?)L)复杂性的Mehrotra型预估-矫正算法,这也是目前内点法中最好的复杂性结果。基于线性规划问题的标准测试问题集NETLIB的数值结果显示了该算法具有很好的实际计算效果。随后,把第一个算法推广到了半定规划问题。基于NT方向,证明了算法的复杂性与线性规划的情况是相同的。并且,基于实际问题的数值结果验证了算法的实际有效性.接着深入研究了线性规划问题的带保障的Mehrotra型预估-矫正算法。该算法把Mehrotra算法和一个保障策略结合起来,以保证迭代既不超出给定的邻域又能获得较大的迭代步长。指出了Koulaei和Terlaky在推广带保障的Mehrotra型预估-矫正算法到半定规划时存在的一个严重证明错误。通过修改预估步中的最大步长的计算方法,给出了半定规划的一个新的Mehrotra型预估-矫正算法。但对于线性规划的情况,由新方法计算的预估步长与Koulaei和Terlaky的方法是完全相同的。基于NT方向,证明该算法的复杂性为O(nL)。然后,利用欧氏Jordan代数作为工具,把该算法进一步推广到对称锥(包含了非负卦限,半正定矩阵锥和二阶锥),并证明了算法的O(r logeε-1)迭代复杂性,其中r是Jordan代数的秩,ε是精度参数。同时提出了一个新的自适应更新中心策略,基于该策略的Mehrotra型预估-矫正算法和带保障的Mehrotra算法具有相同的复杂性。数值结果证实了新算法的有效性。利用类似的技巧,把Salahi和Mahdavi-Amiri提出的二阶Mehrotra型预估-矫正算法由线性规划推广到了对称锥规划。但是,推广的算法在迭代步长的选取方式和保障的使用范围都不同于Salahi(?)口Mahdavi-Amiri的算法。基于NT方向,证明了算法的复杂性与线性规划的情况是相同的。然后,又给出了该算法的一个不可行算法,基于NT方向,不可行算法具有O(r2logε-1)迭代复杂性；若初始点是可行点,则算法的复杂性降低到O(rlogε-1)。最后,基于艾文宝和张树中的原-对偶路径跟踪算法,提出了对称锥规划的一个新的原-对偶不可行内点算法。基于“可交换类”方向,证明了该算法的多项式收敛性。特别的,对于NT方向,复杂性为O(r1.5logε-1)；对于xs和sx方向,复杂性为O(r2logε-1)。如果算法的初始点是可行点,则对于NT方向,复杂性为O((?)logε-1)；对于xs和sx方向,复杂性为O(rlogε-1)。当取NT方向时,我们首次得到了对称锥上具有和窄邻域相同复杂性的宽邻域内点算法。
史振威[3]2005年在《独立成分分析的若干算法及其应用研究》文中研究表明独立成分分析(independent component analysis,ICA)是一种新的数据处理方法,目的在于从未知源信号的观测混合信号中分离(或抽取)相互统计独立的源信号。将ICA用来处理盲源分离问题(blind source separation,BSS)已经引起了广泛的关注,并已成功地应用于语音信号处理、通信、人脸识别、图像特征提取、神经计算和医学信号处理等众多领域。本论文就独立成分分析、盲源分离的若干算法及其应用进行了一些研究。本文的概要如下: 第一章对独立成分分析的算法和应用,国内外的发展状况作了较详细的介绍,并阐述了本文的主要工作。 第二章对标准的ICA进行了研究。国际上应用最广的是FastICA算法(Fixed-Point算法)和极大似然的自然梯度法(Infomax算法或Lee et al.的ExtICA算法),它们各有优缺点。FastICA收敛速度快,但分离精度上逊于ExtICA算法;而ExtICA算法的收敛速度较慢。针对这种情况,我们提出一种新的不动点算法,该算法综合了FastICA算法和ExtICA算法各自的优势,能够盲分离超高斯和亚高斯分布源的混合信号。与FastICA算法和ExtICA算法比较,该算法在分离的精度上较高且算法收敛速度较快。将该算法应用到大规模的生物医学信号fMRI(功能磁共振成像)的数据处理中,得到了不错的结果,从时间动力学的角度来看,该算法优于FastICA算法。进一步针对ICA对于幅度和排序的不确定性,提出一种基于投影方法的约束独立成分分析算法,使分离出的信号能按某种统计量来进行排序。 第叁章针对源信号的个数多于混合信号个数时的盲分离问题,即超完备的独立成分分析(overcomplete ICA)进行了研究。我们提出用两阶段方法来求解该问题,即先估计混合矩阵,当估计出混合矩阵后,再估计源信号。首先,提出用广义指数混合模型(或稀疏混合模型)来估计混合矩阵,这同时适用于无噪和低噪声模型的情况。估计出混合矩阵后,对于无噪的情况,通过解大规模的线性规划来估计源信号;对于低噪声的情况,可通过MAP方法来估计源信号。将算法用于自然语音信号的盲分离中,取得了较好的结果。 第四章研究具有时间结构的独立成分分析。当源信号具有时间结构时,从信息论的观点出发,提出复杂性寻踪的不动点算法,来寻找数据投影最易编码的方向。这个观点可能与大脑的信息处理原理有联系。与一般的只利用非高斯性或只利用时间结构的ICA算法不同,该算法有效结合了数据的非高斯性和时间结构信息,能够最大限度的挖掘数据的信息,来获得更好的结果。这个算法与一般的神经梯度算法相比有优势,如收敛速度快,不用选择学习率,这些特点使得该算法能够有效应用到实际问题的处理中,能够解决标准的ICA算法所不能解决的问题。我们还对算法进行了收敛性分析。有趣的是,当源信号不具有时间结构时,该算法即是着名的FastICA算法。该算法能够分大连理工大学博士学位论文离出具有相同自协方差的信号(包括两个以上的高斯信号),这对于一般的盲分离算法是相当艰巨的任务.将该算法用于自然图像的盲分离中,取得了较好的效果.这是标准的ICA算法难以完成的任务,因为通常自然图像之间并不是统计独立的,具有一定的相关性,结合它们内在的时间结构信息,复杂性寻踪的不动点算法能够较好的完成这个任务. 第五章针对脱m(功能磁共振成像)数据的空间独立成分分析,提出了两个算法:Orth-Infomax算法和新的牛顿型算法. 到目前为止,国际上常用两个ICA算法来执行仆度RJ数据的空间独立成分分析:Infomax算法和F议ed一Point算法(F蚀stICA算法).本章提出独立成分分析的一个改进的梯度学习算法,简称正交信息极大化算法(orthogonal Infomax,orth一Infomax).这个算法综合了I刘romax算法和F议ed-Point算法的优点.我们从语音信号和几度RJ信号两方面来比较这叁个算法.就语音信号的分离准确度来说,Ort卜Infomax算法具有较好的分离精度.对于真实的几在RJ数据来说,orth-1刘romax算法具有最佳的估计脑内激活的时间动力学准确性.这说明该算法是对大规模几度Rl信号进行空间独立成分分析的有效算法. 另外,我们采用独立成分分析的一种新的牛顿型算法来提取口匹班信号中的各种独立成分(包括与实验设计相关的成分以及各种噪声).与FbstICA相比,该算法减少了运算量,提高了运算速度,而且能够很好地分离出各个独立成分.我们对算法进行了收敛性分析,在较弱的条件下,算法具有收敛快速的特点. 第六章总结本文的主要研究成果,同时对独立成分分析和盲分离算法的发展进行了展望.关键词:独立成分分析;盲源分离;盲信号处理;不动点算法;非监督学习;极大似然估计;极大后验估计;功能磁共振成像
何小娟[4]2011年在《分布估计算法及其在生产调度问题中的应用研究》文中研究表明分布估计算法是进化计算领域新兴起的一类概率分析进化算法,它结合了智能计算和统计学习的知识,根据当前种群中若干较好个体的信息建立概率分布模型描述问题解空间的分布,并通过对概率模型随机采样产生新的种群,如此反复进行,实现种群的进化。分布估计算法通过建立概率模型描述变量之间的相关关系,能更有效地混合构造块并实现构造块重组,可以解决传统遗传算法难以解决的问题,尤其是解决非线性、高维复杂问题。分布估计算法求解问题的关键是建立一个能恰当描述问题解分布的概率模型,但是,概率模型的建立是一个非常复杂的问题,如果所建立的模型过于简单则不能正确反映问题的本质特征,影响求解效率,而模型过于复杂则会使算法学习复杂度增大。尤其对于复杂的组合优化问题,由于这类问题本身的复杂性,可行解中各变量间具有很强的相关性,建立一个能准确描述问题可行解的概率分布模型非常困难,在将分布估计算法用于求解复杂的组合优化问题时,如何建立一个能准确描述问题解分布的概率模型成为制约算法应用的瓶颈。文中结合优良模式连接的思想、Bayesian统计推断理论与离散quasi-copula理论,对概率模型的建立方式进行改进,以提高算法求解复杂组合优化问题的能力,并将算法用于求解生产调度问题和旅行商问题,主要完成了以下工作:1.根据遗传算法中的模式定理与积木块假设理论,通过概率把多个个体的相似特征结合起来考虑,发掘优势群体中个体结构的相似点,提出了基于优良模式连接的思想。在求解问题时,通过在优势群体中考虑个体相似点的信息,对以较高频率出现在后代中的多个相邻变量以概率为基础进行连接,组成一个连接块,令其为优良模式连接块,并在进化过程中以块为整体参与进化,增强那些适应度高于种群平均适应度的模式在下一代中出现的概率,相应地减少那些适应度低于种群平均适应度的模式在下一代中出现的概率。基于这种思想,使算法能有效避免构造块破坏问题,具有较好的连锁学习效果,同时为避免陷入局部最优,有条件的调整每个连接块内部各变量的排列顺序,从而有效提高分布估计算法的优化性能。2.将基于优良模式连接的分布估计算法应用于求解Job Shop调度问题、柔性Job Shop调度问题和旅行商问题中。对于Job Shop调度问题和柔性Job Shop调度问题,在建立概率模型时充分利用了相邻工序在优势群体中的信息,通过概率值对以较高频率出现在优势群体中的相邻工序进行连接,从而使建立的概率模型能较好地反应调度问题中工序排序的特点。在旅行商问题中,在建立概率模型时充分考虑相邻城市出现在优势群体中的频率信息,并通过概率的大小对其进行连接,从而使建立的概率模型能较好地反应旅行商问题中个体的结构特征。仿真结果表明,所提出的算法在求解上述问题时表现出较好的性能。3. Bayesian统计推断方法与贝叶斯网络优化方法不同,它不需要优化复杂的网络结构,而是直接利用样本提供的信息,通过建立一个后验分布对样本进行推断。因此,本文借鉴Bayesian统计推断理论中对样本的推断思想和方法,充分利用优势群体中个体的信息,建立了一种针对离散优化问题的基于Bayesian统计推理的分布估计算法。首先,针对个体结构的每一个位置,通过优势群体信息建立一种不断更新的先验分布概率模型,利用相邻变量出现在优势群体中的频率,通过计算每一个位置上的条件概率向量建立条件分布概率模型;然后,结合先验分布概率与条件分布概率,通过贝叶斯公式的转化,建立一种后验分布概率模型。这种后验概率分布模型综合了先验概率信息和样本信息,具有较好的统计推断效果,从后验概率模型中抽样产生新群体,通过对后验概率模型的不断更新,实现进化过程。4.将基于Bayesian统计推理的分布估计算法应用于求解Job Shop调度问题、柔性Job Shop调度问题和旅行商问题中。根据Job Shop问题和柔性Job Shop调度问题的特点,针对工序排序的每一个位置建立先验分布概率模型,充分利用优势群体中各台机器上工序的排列信息,通过贝叶斯公式,建立一种能较好地反映Job Shop调度问题特点的后验概率模型,并从中抽样产生新群体;对于旅行商问题,充分利用各个城市间的排列位置信息建立先验分布概率模型和条件分布概率模型,通过贝叶斯公式获得一种后验概率模型并用以指导产生新群体。针对典型算例的仿真实验结果表明,该算法具有较好的寻优能力和鲁棒性,所建立的概率模型具有较好的稳定性。5.在离散Quasi-copula理论的基础上,针对离散优化问题,提出了一种基于经验Copula的分布估计算法。对个体采用整数编码方式,采用经验分布函数求解各个变量的边缘分布函数,在估计经验Copula函数时,首先将以整数编码的个体映射到(0,1)区间上,然后对单位超立方体进行分割,等分成若干子超立方体,统计优势群体中的个体落入各个子超立方体中的个体数,构造多维经验Copula函数,得到一种针对离散变量的多变量相关的联合分布函数,并从中抽样产生新群体。由于考虑了多变量间的相关性,因而所建立的概率模型能较好地反映问题的特征。同时对算法的时间复杂性进行了分析。6.将基于经验Copula的分布估计算法应用于求解旅行商问题和柔性Job Shop调度问题中。通过估计经验Copula,建立了上述问题的多变量相关的联合分布概率模型,并从中采样。仿真实验结果表明,该算法具有较好的求解能力。
刘建胜[5]2008年在《离散型制造业MES若干关键技术及其应用研究》文中进行了进一步梳理21世纪,我国要实现由“制造大国”向“制造强国”转变的目标,制造业必须实现由“生产规模能力”到“创新能力和快速响应能力”的重大转变,提升车间数字化制造执行能力已成为我国制造业发展的迫切需求。为了提升企业的整体生产能力,必须解决产品工程设计信息、工艺信息,以及制造信息难以有效集成和及时反馈问题,实现车间制造执行层与设计层和管理层之间的实时、双向信息集成。论文在探讨产品物料清单的全生命周期管理模式的基础上,提出物料清单集成模型,建立了制造执行系统与计算机辅助设计系统双向互动的物料清单共享模型,实现车间制造执行层与设计层和管理层之间的实时、双向信息集成,满足了制造执行系统数据管理的准确性、一致性和共享性的管理目标。开发了原型系统,验证集成模式的有效性。复杂信息环境下制造执行系统中设备需要采取有效的管理模式和方法。基于车间非常规的复杂动态信息环境,提出基于信息熵的设备管理复杂性描述方法和测度模型,并将测度模型应用于生产计划的可执行性分析。根据设备历史数据的采集和分析,利用统计建模原理,提出了面向调度设备事后维修时间分布的预测方法。考虑到零部件的工艺可替代性,采用最大树的模糊聚类方法,对设备加工能力相似性问题进行研究,解决了生产调度过程中设备可替代问题。通过实例研究,所提出的方法的实用性和有效性均得到了较好的验证。生产单元是企业车间实际的生产调度的执行对象,为了突出生产调度技术的实用性,本文将生产调度的对象从设备上升为生产单元层次。将生产单元的调度归结为作业任务的分派问题,给出了一般条件下的作业分派调度算法。依据车间实际应用约束条件,提出虚拟生产单元和虚拟任务的概念,设计了生产单元与生产任务数量不匹配条件下的生产单元调度优化算法,克服了传统生产组织柔性不足的缺点,有效提高了设备的总效率。制造资源重组能够将异地分布的车间资源整合起来,发挥各自车间的核心竞争力,是一种先进的管理技术。基于制造执行系统重构的本质是制造资源的重组和优化的分析,提出了MES资源重构的基本概念和特点;运用层次分析法原理,建立完全判断的MES单工序资源重组算法、可接受残缺判断的MES单工序资源重组算法、加权几何平均的MES多工序资源重组算法和加权算术平均的MES多工序资源重组算法,具体算例表明了算法的有效性。作为面向车间的生产过程管理与实时信息系统,制造执行系统主要解决车间生产任务的执行问题,填补了上层生产计划与底层工业控制之间的鸿沟。制造执行系统通过对能流、物流、设备状态等进行实时监测与协调优化控制,达到快速响应制造及降低能耗的目标。
刘伟[6]2007年在《图像检索中若干问题的研究》文中研究指明图像含有比文本更为丰富的信息，在人们日常生活中发挥着重要作用。近年来由于因特网技术的发展及各种消费型电子产品的普及，每天都有巨量的数字图像产生和发布。在多媒体数据库中快速、有效地寻找所需要的图像是一个非常有意义的课题。目前工业界的许多图像搜索引擎(如Google~(TM)和百度~(TM))在搜索图像时并没有按照图像内容本身来搜索，而是根据与图像相关联的文字信息来完成搜索任务。导致搜索结果不尽如人意。基于内容的图像检索是有望解决这一问题的关键技术。本文对这一技术中的几个问题进行了研究，取得了如下结果：纹理特征是图像检索中广泛使用的重要底层视觉特征。本文将图像纹理视为非线性动力系统产生的信号，使用2种非线性信号分析方法-复杂性方法和希尔伯特-黄变换(HHT)方法来提取图像的纹理特征并将之用于纹理图像检索。得出的结果有：(1)将时间序列复杂性方法用于图像纹理分析与检索。所做的工作和得到的结论是：比较了8种时间序列复杂性方法用于图像检索时的性能，发现基于符号动力学和基于熵的方法不适于图像检索；基于频谱分析的CO复杂性特征适于图像检索，该特征的检索性能与二维图像一维化的扫描方法有关；实验表明采用Hilbert扫描方式的CO复杂性特征在Brodatz纹理库上取得了和Gabor特征极为接近的检索结果，计算特征所需要的时间比Gabor特征少了一个数量级；由图像阈值化算法得到启发，提出了一个新的一维时间序列粗粒化框架；提出了多种基于二维CO复杂性测度的纹理特征：复杂度直方图和多尺度复杂度直方图、复杂度共生矩阵、复杂度纹理谱和多尺度复杂性特征；实验表明基于金字塔分解的多尺度复杂性特征在不同的实验图像库上检索性能稳定，是一种较好的纹理特征；(2)将希尔伯特-黄变换方法用于图像纹理分析与检索，所做的工作和得到的结论是：提出了一种新的基于聚类的边界处理算法以改善经验模式分解(EMD)方法所产生的边界效应问题；使用二维Hilbert变换计算了内禀模态函数(IMF)的幅值作为检索用的图像纹理特征。实验表明，提出的HHT特征可以取得和Gabor特征较为接近的图像检索结果。图像的显着性区域是表达图像语义的主要部分。本文尝试使用一个基于视觉生理和心理物理实验基础的选择性视觉注意计算模型用于自然图像检索的研究。所做的工作和得到的结果是：(1)使用视觉注意计算模型计算了图像中的兴趣点并提取兴趣点周围的局部特征用于图像检索。提出的检索特征有图像的显着性直方图特征、图像的显着性标签和注意焦点(FOA)空间关系直方图特征。实验结果表明显着性标签和FOA空间关系混合编码的直方图特征可以取得比全局直方图特征更好的检索结果；在采用视觉注意计算模型计算得到的图像显着性区域上提取的一些区域特征可以取得比全局特征更好的检索结果；(2)提出了将潜在语义标引方法和视觉注意计算模型结合起来用于自然图像检索的方法；(3)提出了在多示例学习框架下基于视觉注意计算模型和JSEG图像分割算法的包生成器方法，并将其用于自然图像检索。图像检索实验表明基于JSEG分割算法的包生成器取得了比一些文献中提出的包生成器更好的实验结果。本文提出了“图像语义阈值”的新概念及其度量方法。通过计算机实验和心理物理学实验初步得到如下结论：在自然图像认知或理解时存在一个语义阈值；可以通过图像的图像熵和图像分维数及类似Weber律的方法来度量该阈值；差别阈限图像及其原始图像的度量值的比值与图像语义内容无关，而和色彩模式(彩色或灰度)及图像的变换方法相关。本文作者还设计与开发成功了一个图像检索实验平台。使用该平台方便了研究者进行图像检索实验研究，提高了工作效率，便于他们之间进行学术交流。这项工作具有一定的应用价值。
樊硕[7]2012年在《若干与密码分析相关问题求解算法研究》文中认为现代密码学的安全性建立在NP P的假定之上。如果NP=P，即NP完全问题存在多项式时间算法，那么根据Cook的观点，现代密码体制将崩溃。可见，关于NP完全问题求解算法的研究对密码分析有本质的意义。本文在文献[13]中提出的MSP问题多项式求解算法的基础上，研究可满足性问题、团问题、叁维匹配问题的求解算法及它们到MSP问题的多项式归结。可满足性问题、团问题、叁维匹配问题属于六个基本NP完全问题。一般认为，它们直观上代表了3个不同类型的困难问题。本文的研究一方面从另外的角度证明了MSP问题的NP完全性质，扩充了MSP问题的涵盖范围，丰富了NP完全理论。另一方面给利用MSP问题求解一些困难问题提供了现实的途径和思想上的启发。本文的主要工作有：1．完成了可满足性问题到MSP问题的多项式归结，并给出证明。2．完成了团问题到MSP问题的多项式归结，并给出证明。3．完成了叁维匹配问题到MSP问题的多项式归结，并给出证明。4．编程实现利用求解MSP问题的算法求解可满足性问题的新算法，并进行测试验证。实验结果表明算法结果正确。
雷丽彩[8]2012年在《有限理性假设下的大型工程群体决策问题研究》文中认为在工程活动中,决策具有头等重要的地位和作用,决策活动贯穿于工程建设全过程。大型工程复杂决策问题不但非结构化程度高,覆盖领域广、带有一定的政治色彩、对社会和经济的发展具有重大持续性影响;而且涉及众多错综复杂的不确定因素、且常常处于动态多变的开放的决策环境中,从而引发决策主体应对经验与决策能力的不足。尤其大型工程决策是一项综合性很强的集大成智慧的活动,需要政府主体、跨行业和部门的专家群体、科研单位、咨询单位以及社会公众等众多利益相关者共同参与决策。可以说,大型工程决策管理在新形势下正面临着前所未有的挑战,而要应对这些挑战就必须正视其复杂性因素,运用科学的思想和理论进行组织和管理,并基于行为决策理论深入认识和充分了解工程决策者在实际的决策活动中的心理和行为特征。虽然工程决策需要以理性为基石,以试验数据作为决策判断的依据。然而,任何决策的制定都是由决策者完成的,决策者的有限理性因素如情感、态度和行为特征等在工程决策实践中发挥着重要的作用。因此,本文基于行为决策理论,分析了大型工程群体决策的复杂性并构建了群体决策管理的理论框架,在决策者有限理性的视角下探讨大型工程群体决策实践中存在的几个关键问题,提高大型工程决策的科学性和民主性,具有比较重要的理论价值与现实意义。详细的研究内容和取得的结果如下:首先,基于系统工程方法论,结合我国新形势下的大型工程决策管理实践,从决策主体、决策准则、决策过程、决策方法和制度建设这五个对大型工程群体决策的概念进行了界定,并基于复杂性科学的相关理论和方法从决策客体复杂性、决策主体复杂性和决策过程复杂性叁个方面系统阐述了大型工程群体决策的复杂性,在此基础上提出了复杂性影响因素给大型工程决策管理带来的挑战和问题,进而构建了大型工程群体决策管理的理论框架。然后,在决策者有限理性的假设下,综合运用多种决策理论和方法探讨大型工程群体决策的主体复杂性问题。将大型工程群体决策主体复杂性分为主体认知复杂性、主体行为复杂性和群体结构的复杂性这叁个方面,相应的,主要从认知不完备、有限理性行为和群体的关系结构这叁个角度出发,分别利用证据理论、前景理论和基于冲突演化的图模型(GMCR)理论研究大型工程不确定环境下的群体决策问题、考虑主体有限理性行为(损失规避、参考点依赖和高估小概率事件)的群体决策问题和决策群体的偏好冲突关系协调问题等科学问题进行研究。随后,研究大型工程群体决策过程的复杂性问题。分别利用交互式的多属性群决策的协商模型和优化原理研究大型工程交互式群体决策过程;进而在西蒙提出的"满意"准则下探讨大型工程交互式群体决策的最优"停时"问题,基于相对熵集结模型将不同决策者的偏好集结为群体一致的偏好,并以群体偏好的一致性程度作为大型工程群体交互式群体决策过程的收敛准则。最后,基于有限理性的视角系统研究了大型工程多阶段多轮的动态群体决策过程的整个流程,在此基础上,重点基于观点动力学探讨大型工程动态群体决策的个体观点交互的自主博弈行为,考虑决策者不同的个性特征对个体策略选择行为和群体交互进程的影响,进而引入决策主体的"学习"机制,使得大型工程群体决策的管理方法更加贴近和符合项目决策者实际的决策心理和行为特征。
关静[9]2007年在《流程工业生产与运输协调物流调度理论研究》文中指出传统的生产调度和运输调度是分开研究的,通常都是将生产放在首要位置而运输放在一个从属的地位,即先安排生产调度,然后再相应进行运输物流调度。然而在实际生产中,由于运输工具数量和能力的限制,而使工序之间物料的传递受到了限制,使得在不考虑运输情况的生产调度即使是最优调度也难以有效的执行。一个自然而合理的想法是将生产调度和运输物流调度协调进行研究,这样将有助于提高运输工具的利用率,使得生产与运输之间的时间衔接更加精确,从而有效地降低生产和运输的物流总费用。流程工业生产的各个工序之间都存在着运输问题,如典型的流程工业-钢铁工业中高炉到炼钢之间的铁水需要鱼雷车进行运输、炼钢到连铸之间的钢水需要用吊机和台车衔接进行运输,热轧工序中板坯和冷轧工序中的板卷都需要汽车进行运输到下游工序。由于流程工业中的被运件多数都具有温度高、单价大、各工序的送达时间由于连续运作而要求苛刻的特点,因此有效地对生产和运输物流调度进行协调,将有助于降低能耗、提高生产设备和运输工具的效率、保障实时性要求和生产的顺行。近年来,生产与运输协调物流调度越来越多的受到国际学术界的广泛关注。本论文以流程工业中典型的钢铁企业为例,从生产与运输的位置关系出发,在叁个方面对生产运输协调物流调度问题进行研究：生产前运输、生产间运输、生产后运输。具体内容概括如下：1)生产前运输与生产协调调度问题研究(1)从彩涂板生产过程中提炼出一类单机生产前考虑原料运输的问题,分别考虑工件到达加工机器前的等待时间限制和运输过程车辆运输工件个数有限问题,工件加工前等待时间的限制使得问题难度与以往传统调度问题不同。考虑的目标函数为最小化传统调度目标与工件成批运输费用和。对于不同的目标函数分别给出等待时间受限制问题的强NP难证明,对于其中车辆运输工件数量有限的问题,分别针对不同的目标函数给出多项式时间最优算法。(2)从钢铁厂原料运输过程有多种运输模式可供选择的实际中,提炼出一类单机生产前带有运输模式选择的生产与运输协调问题,同时考虑工件加工前的等待时间限制。运输模式选择和等待时间限制这两个特点使得问题不同于以往文献研究的问题。目标函数分别为最小化传统目标函数与车辆启动费用之和。对于不同的目标函数分别证明问题是强NP难的,并针对最小化最大完成时间与车辆启动费用之和问题构造了禁忌搜索算法,同时给出问题的数值计算结果。(3)从热板坯运输过程中提炼出一类生产前运输热工件的生产运输协调调度问题,其中热工件的实际处理时间依赖于加工前等待时间,这使得问题不同于传统的工件处理时间不确定问题。考虑的目标函数为最小化所有工件最大完成时间。对于工件带有释放时间问题给出强NP难的证明,对于生产前运输车辆数量和运输能力不同的各种情况,分别给出了问题是强NP难的证明。特别地,对于车辆个数为1、容量为给定常数的情况提出了一个近似算法,并用数值实验验证了算法的有效性。(4)从钢管加工的实际中提炼出一类带有生产前运输的新型流水车间调度问题,工件依次从上游运输到加工机器上进行切割加工,对于这种新型的生产调度问题考虑出现运输前后问题难度的变化。对于不考虑生产前运输的最小化最大完成时间问题给出多项式时间最优算法。对于考虑机器间缓冲限制和生产前运输,目标函数为最小化最大完成时间问题给出问题是强NP难的证明。对于考虑机器间缓冲惩罚,目标函数为最小化最大完成时间与惩罚费用和问题,给出问题是一般意义NP难的证明。同时证明出现运输前可解问题的最优算法作为相关的NP难问题的启发式算法,最坏情况与问题最优解的比不会超过2,并给出数值实验。2)生产间运输与生产协调调度的问题的研究(1)从钢铁企业炼钢—精炼的生产实际中提炼出带有中间运输的两阶段生产与运输协调调度问题,考虑运输时间和工件加工前等待时间限制对生产的影响。对于其中一个特殊情况构造了一个界为2的近似算法,并进行了数值实验,对于这个特殊情况相关的一些可解情况进行了分析。同时把特殊情况的近似算法应用到更实际问题的禁忌搜索算法中,通过界分析方法对实际问题近似算法的有效性进行了理论验证,同时又通过数值实验对算法有效性做进一步验证。(2)在炼钢—精炼的背景下考虑生产与运输的协调,特别的考虑运输阶段存在两种不同运输工具相互衔接运输,这使得问题不同于以往研究的问题。对于一阶段生产后带有两个运输工具衔接运输问题,构造了问题的最优算法；接下来把一阶段生产后带有衔接运输的最优算法应用到两阶段生产间运输问题的禁忌搜索初始解的构造中,用禁忌搜索算法对生产中提炼出的复杂问题进行近似求解,对算法的有效的验证同样通过界分析和数值实验两种手段实现。(3)在炼钢—多重精炼的背景下研究更符合实际的生产运输协调调度问题,同样考虑不同生产设备之间的运输以及两种不同类型运输工具的协调。对此问题采用了炼钢—重精炼问题的性质来构造禁忌搜索算法,并通过界分析和数值实验验证算法的有效性。3)生产后运输与生产协调调度问题研究从热板坯生产后的运输过程中,提炼出一个单机生产后带有温降工件的成批运输问题,其中那些带有温降的工件等待运输时温度下降。通过温降函数的引入对调度过程中工件的能量损失进行了度量,这也使得离散最优化问题的目标函数中出现了连续函数。对于目标函数为传统调度目标与温降函数之和问题,给出问题是强NP难的证明。同时分析了该问题若干可解的特殊情况。把这个能量目标引入到考虑等待时间限制的炼钢精炼问题中,同样采用禁忌搜索算法对问题的最优解进行近似。对近似算法进行了界分析并进行了数值计算。
刘莉[10]2010年在《虚拟企业生命周期管理的关键问题研究》文中研究说明随着全球经济一体化、网络化进程的加快,顾客的需求日益多样化和个性化,产品生命周期日趋缩短。同时,采用模仿战略的竞争者大量涌入,都在极大地影响着企业能够获得的利润。因此,传统大规模、大批量、单功能的生产方式,已难以满足快速变化的市场需求,必须进行企业组织变革。虚拟企业这种新型企业组织模式,能够有效地帮助核心企业在保持自身核心竞争力的同时,共享社会中的更多信息和资源,成功地抓住转瞬即逝的市场机会。虚拟企业随着市场机遇产生而组建,又随着市场机遇消失而解体,它具有很强的生命周期性。影响其生命周期长短的主要环节包括合作伙伴选择、任务合理分配、利益协调、信息沟通和风险管理等,如果这些环节管理不善,将有可能导致虚拟企业生命的随时终结,市场机遇也将无法实现。因此,选择虚拟企业生命周期运作管理中的关键环节开展有针对性的研究,可以为虚拟企业的良好运行提供基本的理论和方法指导。主要内容如下：首先,进行虚拟企业复杂性分析和生命周期过程分析。根据虚拟企业的特征,建立虚拟企业结构体系,分析虚拟企业的复杂性特征,进而划分虚拟企业生命周期,明确各生命周期阶段的任务和目标,总结面向生命周期的虚拟企业的研究体系。针对虚拟企业具有的非连续、离散型的状态空间分布的特征,引入状态函数空间和态函数概念,分析虚拟企业的多维异构性,借助于本体论,给出虚拟企业各维空间的语义描述和映射过程,进而提出基于“维度-层次-属性”(Dimension-Layer-Attribute,DLA)的虚拟企业全生命周期多维概念模型。虚拟企业组建期合作伙伴的正确选择是虚拟企业的成功运作的关键。利用博弈理论分析虚拟企业合作实质,引入虚拟企业经纪人(Broker)的概念,建立基于Broker的虚拟企业合作伙伴选择模型；构建虚拟企业合作伙伴选择评价指标体系,利用叁角模糊数-AHP方法确定评价指标权重；利用相离度给出虚拟企业合作伙伴模糊优选的过程；利用成本分析进行虚拟企业的数量决策。针对虚拟企业运作期的任务分配要求,分析任务分配的实现目标和约束条件,构建虚拟企业任务分配的多目标模型。在此基础上,针对传统遗传算法过早陷入局部收敛和收敛速度慢的缺陷,设计改进的遗传算法——自适应伪并行遗传算法对模型求解,通过算例验证算法的有效性。虚拟企业运行中会受到来自于企业内外部环境的干扰和影响,加强虚拟企业风险管理成为防止虚拟企业随时中断解体的必然要求。按照风险管理的基本流程,定性地识别虚拟企业的外生风险和内生风险的类型及诱因,提出虚拟企业风险矩阵的概念,建立虚拟企业风险的多级模糊综合评判模型,确定虚拟企业生命周期总风险的大小,针对不同生命阶段风险的重要性,提出风险防范的基本措施。
参考文献：
[1]. 若干算法的复杂性分析问题研究[D]. 杨智应. 复旦大学. 2004
[2]. 锥规划中若干内点算法的复杂性研究[D]. 刘长河. 西安电子科技大学. 2012
[3]. 独立成分分析的若干算法及其应用研究[D]. 史振威. 大连理工大学. 2005
[4]. 分布估计算法及其在生产调度问题中的应用研究[D]. 何小娟. 兰州理工大学. 2011
[5]. 离散型制造业MES若干关键技术及其应用研究[D]. 刘建胜. 南昌大学. 2008
[6]. 图像检索中若干问题的研究[D]. 刘伟. 浙江大学. 2007
[7]. 若干与密码分析相关问题求解算法研究[D]. 樊硕. 国防科学技术大学. 2012
[8]. 有限理性假设下的大型工程群体决策问题研究[D]. 雷丽彩. 南京大学. 2012
[9]. 流程工业生产与运输协调物流调度理论研究[D]. 关静. 东北大学. 2007
[10]. 虚拟企业生命周期管理的关键问题研究[D]. 刘莉. 东北林业大学. 2010
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