文档介绍：摘要遗传算法是模拟生物界适者生存、自然选择等生物进化机制发展起来的一种高度并行、随机和自适应的搜索算法,主要特点是群搜索策略以及个体问信息交换和搜索不依赖梯度信息,它特别适合于传统方法难于解决的复杂和非线性问题并广泛应用于机器学习、自适应控制、组合设计、人工智能等领域。指派问题就是将资源按某种方式分配到各项工作中,使其效果达到最优的问题。其在军事中的应用非常广泛,诸如目标分配、兵力配置等。由于战时军事活动的特殊性、复杂性及不确定性,需要考虑的因素往往较多,很难用精确值进行量化,相反,通过专家咨询采用模糊数或语言变量来刻画这些目标,可以取得较好的效果。本文介绍了遗传算法的基本理论及实施步骤,并概述了常见的改进方法;研究了模。糊多目标指派问题,通过求解模糊效益矩阵,实现了模糊多目标指派到传统单目标指派的转化,并在有关军事指派问题中进行了应用。本文的工作重点体现在两个方面:一是用模糊数学的有关知识,针对具有模糊信息的多目标军事指派问题,利用专家意见通过模糊算法集结模糊综合效益矩阵,利用一种对模糊数排序的方法,将问题转化为传统的单目标指派问题。二是用遗传算法工具箱进行求解。关键词:遗传算法:模糊多目标:军事指派
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声明人。㈣::瓢祓弗厦门大学学位论文原创性声明刁矽谚暾荚拢ト兹呈交的学位论文,是本人在导师指导下独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考的其他个人或集体的研究成果,均在文中以明确方式标明。本人依法享有和承担由此论文产生的权利和责任。
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第一章绪论论文课题研究的目的和意义指派问题就是将资源按某种方式分配到各项工作中,使其效果达到最优的问题。典型标准的指派问题是线性规划问题,也是猯整数规划问题。对于有钊挝袂襃下好有鋈巳ネ瓿傻闹概晌侍亦称平衡指派问题嗣歉出了很多解决方法,如匈牙利法【浚鞲吲懦ā】等。在实际中,我们常会遇到各种非标准形式的指派问题。例如,最大化目标函数的指派问题耸褪录幌嗟鹊闹派问题【,一个人可做几件事的指派问题,某事不能由某人做的指派问题等。而对于人数和任务数不等的指派,即广义指派问题,往往采用虚设假想任务数或人数的方法,使之转化为平衡指派问题对于指派问题来讲,工作未完成之前,其效率矩阵是不确定的。但是决策者为了得到具有指导性的决策有必要对效率矩阵中的数据进行统计或粗略估计。这样就产生了更加切近于现实生活的不确定环境中的指派问题‘俊2蝗范ɑ肪持械闹概晌侍庥氪的指派问题慈范ɑ肪持械闹概晌侍的区别就在于前者的规划模型中一般包含随机参数或模糊参数,而后者的规划模型中则全部为确定的实数。描述、刻画随机现象的量称为随机变量,也称为随机参数;描述、刻画模糊现象的量称为模糊集,也称为模糊参数。指派问题作为军事运筹学的一部分,在军事中的应用非常广泛⋯】【钊缒勘分配、兵力配置、任务分配等。由于战时军事活动的特殊性、复杂性及不确定性,需要考虑的因素往往较多,如在军械物资的供应补给过程中,如何指派个不同的分队去完成畈煌脑耸淙挝瘢馐保纫?悸歉髟耸浞侄油瓿扇挝竦氖奔洌挂?悸歉髟耸分队在完成任务过程中的可靠性、安全性等。如在防空作战目标分配中,不仅要考虑己方作战单元的作战效益,还要考虑敌方的威胁程度等。这些问题已不是简单的单目标指派问题,而是多目标指派问题。由于战时的复杂性,诸如可靠性、安全性、敌方的概况、完成任务的概率等,往往很难用精确值进行量化,相反,通过专家咨询采用模糊数或语言变量【‘订来刻画这些目标,可以取得较好的效果。遗传算法是生命科学与工程科学互相交义、互相渗透的产物。遗传算法的产生是受
点㈣【薄忍岢鲆恢諴判蛩惴ā淅咽羌扑懔拷洗螅式系停启发于自然界的生物从低级到高级,从简单到复杂这样一个漫长的进化过程。其遵循的原则就是达尔文的进化论,优胜劣汰、适者生存:其本质是一种求解问题的高度并行性全局搜索算法。它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程以求得最优解。人们对遗传算法兴趣的日益增长有两个背景:其一是工程领域,特别是人工智能与控制领域,不断涌现出超大规模的非线性系统,在这些系统的研究中存在着大量的经典优化方法所不能有效求解的优化问题;其二,遗传算法本身就