一种新型保持种群多样性的遗传算法

针对遗传算法的“早期收敛”或“遗传漂移”，本文提出了一种新型保持群体多样性的遗传算法。该算法利用种群的熵和个体基因座的多样度来测度进化中种群的多样性，并将遗传操作与种群多样性联系起来，建立了遗传操作与种群多样度之间的函数关系式，使遗传算子中的主要参数能够随多样性函数和适应度函数的变化而自适应调整，从而提高了进化中种群的多样性和算法的搜索效率。仿真研究证明了该算法的优越性。     

网络演化博弈中的自组织临界性

结合雪堆博弈模型与扩展的Bak-Sneppen(BS)模型,研究一维规则环状网络上合作行为的涌现与个体间的动力学关联性。通过统计系统平均合作概率随时间的演化,发现当系统演化到稳态时群体具有较高的合作水平。此外,统计了个体策略突变行为的雪崩尺寸及适应度最低个体间的距离分布,发现这两种分布可近似为幂律分布。这表明系统自组织达到了一种临界状态,在临界状态个体策略在系统尺度上相互关联,因此与系统中高水平合作行为的涌现有着紧密的关系。     

基于协同进化算法的导弹与飞机追逃对策

研究了导弹与飞机在复杂动力学约束下的三维追逃对策.阐述了协同进化的理论基础,根据追逃双方运动的数学模型设计了混合追逃策略以保证进化过程的推进.在简单适应度和共享适应度的基础上提出了混合适应度,利用协同进化算法对三维环境下导弹和飞机的追逃策略进行进化.仿真结果表明,进化的飞机能有效规避比例制导策略的导弹,并且在进化过程中导弹和飞机的策略表现出一定程度的改善.     

基于自适应邻域选择的多目标免疫进化算法

在分析以往求解多目标进化算法中个体选择方法的基础上,给出了一种基于个体邻域的选择方法,分析表明这种选择方法可有效地维持群体的多样性,且个体的适应度在选择过程中将随着该个体邻域中所包含个体数目作自适应调整,文中称之为基于个体邻域的自适应校正选择方法。此外,由于每一个待求问题本身或多或少都有自身一些基本的、显见的特征信息或知识。因此,在求解过程中忽视问题本身的特征信息或舍弃可供应用的信息,有时并不是一个明智之举。基于以上考虑,在传统进化算法的基础上又引入免疫算子,其中免疫算子依次通过疫苗提取、接种疫苗和免疫选择3个步骤来完成,进而设计了一种基于邻域选择的多目标免疫进化算法。最后,用算法分别对2个变量和30个变量的双目标优化问题进行数值模拟的结果表明,算法都能够找到所给问题的分布较均匀且涵盖范围较宽广的Pareto最优解集,显示了算法的有效性及可行性。     

一种新的改进遗传算法及其应用

为了在算法稳定性的基础上解决其收敛速度和全局收敛性之间的矛盾，提出了一种新的改进遗传算法。该改进算法设计了与进化代数相关的交叉概率，与个体适应度相关的变异概率，以及与早熟情况、进化代数和个体适应度有关的移民算法。将其应用于电能质量分类的计算结果表明，该改进遗传算法稳定性较好，且在收敛速度和获取全局最优解的概率两个方面都有很大的提高。     

基于元胞自动机的合作进化分析

为研究影响群体博弈的关键因素与理性行为作用，在M．Doebeli等工作基础上，设计元胞自动机仿真实验。实验结果显示：（1）在一定空间邻域关系下，博弈局中人数量是影响博弈结果均衡的关键因素；（2）合作行为从局部通过空间集聚向全局扩散。得到的主要结论：（1）理性选择使零和博弈转换为非零和博弈；使局中人的理性行为从自利转换为有限利他。（2）个体间合作是一种自然的稳定进化过程。所得结论揭示了在一定空间条件下，个体博弈均衡点随个体数量增加发生转移，使个体间合作状态从非合作向合作进化；得到了解释复杂博弈行为的新结论。     

共享免疫微粒群算法

将共享机制引入微粒群算法,把群体的粒子适应度更新为共享适应度,对共享适应度高的粒子进行处罚,保留低适应值的粒子为记忆粒子,当全局最好值连续进化若干代无变化时,用记忆粒子和克隆选择来更新粒子.这样既增加了群体的多样性,同时又保存了群体中最好的粒子,从而有效克服了由于微粒群算法多样性差而造成的易陷于局部最优和对多峰值函数搜索效果不佳的缺点,仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于激素调节的量子免疫克隆函数优化算法

为了提高量子免疫克隆算法（quantum inspired immune clone algorithm, QICA）对函数全局寻优的精确性和稳定性,引入了内分泌激素的调节规律,根据当前个体适应度值和上一代种群的平均适应度值重新设计克隆规模,按照种群多样性和Hill函数的上升规律对其进行自适应调整,使进化各代中优秀个体的克隆得到扩增,同时减少不良个体的规模,从而提出了一种基于内分泌激素调节的量子免疫克隆算法（hormone adjustment based QICA, HAQICA）。利用标准测试函数对算法进行了验证,50次随机独立实验结果表明,HAQICA算法的收敛速度与QICA算法相当,最优解的均值与方差等数据,证明了HAQICA算法在提高函数全局寻优性能上的有效性。     

三维医学图像分割的改进量子进化搜索算法

传统量子进化算法用于搜索某些函数极值时精确度较低且稳定性较差.针对该问题,借鉴模拟退火算法,根据进化代数及个体的适应度值,修正了传统量子进化算法旋转门函数的旋转角度值,并应用于三维医学图像分割,从而形成了一种用于三维医学图像分割的改进量子进化算法.100次阈值计算实验结果表明,提出的分割算法与传统量子进化算法相比,在保持了传统量子进化算法收敛速度快特点的同时,可大大提高算法在三维分割中的精确性和稳定性.     

基于个体协同的子图结构发现混合进化算法

将进化算法与爬山算法的混合进化算法引入图数据挖掘,以克服贪婪式查找易陷入局部极值的问题.针对子图结构发现问题中实例易丢失的特点,提出了一种新的遗传操作--个体协同算子,使得代表同一子结构的不同个体能够以协同的方式进行查找.另外,还提出了一种基于年龄段和个体生成方式的多样性保持方案,以从种群的组成和个体的生成两个方面保持和提高种群的多样性,同时还有助于个体协同算子的执行.在进化过程中随时以新生成的单边子结构替换当前种群中没有潜力的个体的机制在缩小查找空间的同时还使得进化过程成为一个更为完全的查找过程.实验结果表明,以上措施增强了算法的寻优能力,能够获得更优的解.     

中国煤矿重大事故中故意违章行为影响因素结构方程模型研究

研究了中国煤矿重大事故中的煤矿工人故意违章行为的影响因素,以煤矿工人个体层面和煤矿组织层面的各类因素作为外源变量,行为效价和行为成本感知为中介变量,以煤矿工人高成本-高效价和高成本-低效价两类特征性故意违章行为作为内生变量,构建故意违章行为影响因素的结构方程模型,研究发现煤矿工人的传记特征对两类特征性故意违章行为具有直接的正向影响;煤矿生产条件对两类特征性故意违章行为没有显著影响;煤矿生产任务性质通过感知效价间接正向影响两类特征性故意违章行为;煤矿组织特征和关系特征变量均对两类特征性故意违章行为具有间接的负向影响.     

基于有限感知的决策理性模型

通过分析和比较完全感知和有限感知下决策的理性差别,将有限感知定义为一种偏好关系具有非一致性特点的有限理性;讨论了内在偏好、显示偏好、局部偏好和有限感知关系系统等概念,以及有限感知决策的一些理性条件和模型;并论证了诸如Proto序、偏序、弱序等一类偏好序下相应决策函数或规则的性质、特点及其存在性.研究结果诠释了具有有限感知偏好关系系统的决策主体的决策行为的内在机理和规律,可作为不确定性决策研究的一个理论基础.     

基于复杂网络的作战模拟组织建模研究

针对作战模拟对模型逼真度的要求,建立真实反映战场行为的组织模型是非常重要的。从复杂网络的观点出发,并结合效用和多Agent理论,分析和描述了真实作战组织的网络特性,综合考虑了实体完成类似任务经历、完成任务的能力素质和当前的心理/生理状态三者对效用的影响权重,提出了适用于作战模拟的动态网络组织形成算法。算法的仿真结果表明,该算法很好地反映了作战模拟中的组织行为特点,且在复杂度方面优于同类算法。     

混入智能网联车队的混合交通流元胞自动机模型

针对现有自动-手动驾驶混合交通流元胞自动机模型未考虑智能网联车队队列行为,提出了考虑智能网联车队的混合交通流元胞自动机模型,研究混入智能网联汽车车队的混合交通流特征。对混合交通流中的跟驰行为进行了分析,基于跟驰行为的特征,分别构建人工驾驶跟驰模式、自适应巡航模式、协同自适应巡航车队模式的元胞自动机规则,基于数值仿真实验对不同智能网联车渗透率下的混合交通流特性及拥堵情况进行了分析。结果表明：智能网联汽车的应用可显著提高道路通行能力和车辆平均速度,进而有效地缓解交通拥堵。     

基于避险行为的银行间网络系统性风险传染研究

建立了一个基于避险行为的银行间网络模型,研究了异质性网络结构和异质性银行资产条件下流动性囤积避险行为、折价出售避险行为以及避险行为叠加对系统性风险传染的影响。结果表明,流动性囤积在初始阶段减缓了系统性风险传染,折价出售没有延缓系统性风险传染,而避险行为的叠加从整体上加剧了系统性风险传染。考虑避险行为时,异质性网络稳定性强于同质性网络,不考虑避险行为时,同质性的随机网络更加稳定。最后,银行资产异质性对系统性风险传染没有显著影响。     

企业社会责任、购买意愿与购买行为——主动性人格与自我效能有调节的中介作用

理性行为理论认为，意愿是行为的有效预测变量；但企业社会责任相关研究表明，消费者的购买意愿与购买行为之间存在着巨大的差距。为了探究消费者响应企业社会责任行为对购买意愿的影响，并进而对购买行为的影响，以及购买意愿与购买行为之间的差距，构建了一个包含企业社会责任、购买意愿、购买行为、主动性人格与效能感的研究框架，通过情景化的自我报告问卷调查方法对研究框架进行了检验。研究结果表明：① 消费者一般会积极响应企业社会责任行为，其购买意愿部分中介企业社会责任与实际购买行为之间的关系；② 消费者由企业社会责任产生的购买意愿与购买行为之间存在较大的差距，企业社会责任可以解释25%的购买意愿，却只能解释20%的购买行为；③ 消费者主动性人格或效能感水平较高时，购买意愿对企业社会责任与购买行为之间关系的中介作用更强，可以有效减小伦理消费的意向-行为差距。     

基于Agent动态小世界网络的HIV同性传播仿真研究

提出了一个agent动态小世界网络仿真模型,结合了小世界网络结点和agent的双重特性,研究了HIV(Human Immunodeficiency Virus)在同性人群中传播扩散的动态过程。为了适应社会网络上HIV传播的动态特性,模型在小世界网络基础上增加两个个体之间的偶然关系和固定关系以及个体从系统中的移入和移出。介绍了HIV病情发展的不同阶段及疾病参数,考虑了个体的自主性和检测对HIV传播的影响。仿真结果表明该模型较好地反映了动态社会网络和个体自主性行为对HIV传播的影响。     

基于演化熵的一维二值元胞自动机行为度量

为实现计算机自动识别和搜索特定类型的一维二值元胞自动机,通过计算其演化熵,实现了对一维二值元胞自动机动力学行为描述的度量,并给出了演化熵平面类型域与其不同动力学行为之间的对应关系,最后结合演化熵分析了不同的Langton参数下一维二值元胞自动机动力学行为的分布情况,发现一维二值元胞自动机的Langton参数在刻画其动力学行为时与普适规律不符,而具有以参数0.5为中心的对称性。     

变自主权限认知决策辅助系统研究

智能驾驶员认知决策辅助系统是提高系统完成任务有效性和作战生存性以及降低驾驶员负荷的重要技术手段。从认知自动化与认知人机协调和协作的角度，研究了认知决策辅助系统中可变自主权限划分与功能分配的原则和方法，并进行了权限级别的划分。通过权限管理策略与信息管理系统实现驾驶员与决策辅助系统之间的集成，并给出了系统集成结构，实现驾驶员和智能系统之间的有机协调与协作，提高作战飞机系统的综合性能。     

基于元胞自动机间距识别的员工行为模拟方法

为实现复杂管理系统的模拟,根据组织和员工行为的特点,通过改进传统的元胞自动机(CELLULARAUTOMATA,简称CA)方法,设计了一种基于CA间距识别的定性模拟方法,用于研究组织行为与员工行为的互动变化过程.由一定数量员工组成的企业被视作社会场,元胞之间的距离用于描述社会场中的各种引力,这种间距也用于描述企业的管理措施、评价员工行为的表现.基于这种间距识别方法,设计了元胞的移动规则和模拟引擎.最后给出一个企业车间例子,将文中所提方法应用于企业管理措施的策略选择.确认和应用中的模拟结果说明,该方法可用于预测员工的两类行为(员工忠诚度和员工凝聚力)变化过程.