粗糙数据的Max-Min分级模型
针对复杂制造系统生产线优化调度等众多实际领域中的不确定性处理问题,在分析了现有进化计算机制的特点以及存在的不足基础上,建立了一种数组分级的Max-Min模型,讨论了该模型中两个基本参数(分级参数和分级调节参数)的性质及其作用,证明了在分级参数充分大时, Max-Min分级模型即为某种意义下的比例分级.分析结果表明, Max-Min分级模型是一种可反映一定松弛意识的较比例分级更广泛的分级方法,适应于不确定信息的分类问题,弥补了现行分级方法不适合粗糙数据的不足.最后给出了不确定环境中进化机制的个体复制方案.
作 者： 李法朝 刘民 吴澄 作者单位： 李法朝(清华大学,自动化系,北京,100084;河北科技大学,理学院,石家庄,050018)刘民,吴澄(清华大学,自动化系,北京,100084)
刊 名： 清华大学学报(自然科学版) ISTIC EI PKU 英文刊名： JOURNAL OF TSINGHUA UNIVERSITY(SCIENCE AND TECHNOLOGY) 年，卷(期)： 2004 44(1) 分类号： O159 关键词： 模糊数学 进化计算 遗传算法 Max-Min分级模型 模糊适应值