混合智能算法求解随机机会约束规划

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"这篇论文研究了如何使用混合智能算法来解决随机机会约束规划问题。随机机会约束规划(SCCP)是一种处理决策过程中不确定性的重要工具,它允许在一定置信水平下约束条件可以被不满足。论文介绍了由Charnes和Cooper提出的SCCP模型,并讨论了其在实际应用中的意义。在SCCP模型中,目标是在保证约束条件在给定置信水平下至少部分满足的情况下,最大化或最小化目标函数。 论文提出了一种混合智能算法,该算法结合了神经网络(BP网络)和微粒群优化算法(PSO)。首先,通过随机仿真生成样本训练BP网络,以近似随机函数。然后,在PSO算法中,利用训练好的神经网络计算个体的适应值,并检验解的可行性。这种方法的独特之处在于,它简化了处理复杂随机约束的难度,同时利用PSO的全局搜索能力寻找最优解。 传统的处理SCCP的方法包括将其转换为确定性等价形式或采用逼近法。尽管这些方法在某些特定情况下有效,但它们通常不适用于所有问题。论文指出,随着计算机技术的进步,智能算法如GA和PSO在解决大规模优化问题上显示出巨大潜力。PSO以其简单的速度-位置模型和全局搜索策略,成为处理这类问题的有效工具。 论文通过两个实例的仿真结果验证了所提混合智能算法的正确性和有效性。这些实例进一步证明了算法在应对随机机会约束规划问题上的实用性,特别是在处理不确定性时的灵活性和效率。论文的研究不仅为SCCP问题提供了新的解决方案,也为未来在这个领域的研究提供了方向。" 这篇论文的核心知识点包括: 1. 随机机会约束规划(SCCP)的概念及其在决策中的应用。 2. SCCP模型的数学表示,包括目标函数和约束条件。 3. 使用混合智能算法(BP神经网络+PSO)解决SCCP问题的方法。 4. BP神经网络在近似随机函数和计算适应值中的作用。 5. PSO算法的优势,如全局搜索能力和简单更新规则。 6. 将SCCP转化为确定性等价形式的传统方法及其局限性。 7. 智能算法在处理大规模优化问题中的潜力。 8. 实例分析和算法性能验证。 这篇研究对于理解如何处理带有随机性的优化问题,以及如何结合不同优化工具来解决实际工程和管理问题具有重要参考价值。它展示了智能算法在处理复杂约束和不确定性中的潜力,对于相关领域的研究者和实践者都提供了有价值的洞见。