【正文】 性 。如果不是 ,可繼續(xù)求解。 由于滿意度集合是人們對問題的一組解的滿意程度的集合，因而滿意度必定是一維空間的量，滿意度集合是一個一維集合，它可以是模糊集合也可以是清晰集合。此靠近距離不是 GA解的值與最優(yōu)解的值之間的差距，而是選取 GA解的范圍指標。 引用定義 5 設(shè)離散解集 ? ?12, , , nX x x x? 為有效解集，對解 ixX? 的某種性能評價用 ? ?iqx 表示，定義子集 ? ? ? ?? ?,iiX x q x q x x X? ? ? ? 則當模糊神經(jīng)計算智能系統(tǒng) (FNCIS)輸出解 ix 時，其滿意度定義為 ? ? 1iii X X XSx XX? ?? 式中 ? 表示集合中元素的數(shù)目。 即 ? ?? ? ? ?, , ,CGC u u U u G v v V??? ? ? ?? ? ? ? ? ? 引用定義 3 考慮 C 的一 Fuzzy 子集 M ，其隸屬函數(shù)規(guī)定為： ? ? su p , 0 1M uMu ?? ? ??? ? ? 則稱 M 為 f在 C 上的滿意解。 例 : \ 1 0 0 , 6 00 , 6 0ccG c ??? ? ?? 可以作為評價學生成績 c的一個滿意標準。 滿意標準 姚新盛在其滿意度原理研究的論文中定義了滿意標準 [9]。 本文研究的主要內(nèi)容和意義 在人類發(fā)展歷程中，某種程度上講，自然智能一直處于一種讓科學技術(shù)無論如何都望塵莫及的境界，就是說科學技術(shù)無論如何發(fā)展都不能超越人類自身和自然界的智能，而在人類處理問題的過程中，一些科學研究的成果對人類的發(fā)展起到了巨大的推動 作用，如最優(yōu)化理論就是一個例子。這方面的研究成果比較多。其中性能函數(shù)和容忍函數(shù)映射為一個實數(shù)的值域集合。 滿意度研究的發(fā)展大致可以分為三個階段。滿意準則的提出把人們從純理性思維的研究方式帶到了一個有限理性的狀態(tài)，為人們解決問題提供了嶄新的途徑。同時，靈敏度分析的概念也涉及在文章的最后，為滿意度函數(shù)的建立提供了定性分析。 雖然滿意問題無處不在，但由于缺乏堅實的數(shù)學理論基礎(chǔ)，其形式化和分析工作都非常困難。 而 滿意度函數(shù)的設(shè)計在滿意優(yōu)化中 更是 占有重要地位 。顯然此工作量和玉米地面積成正比，面積越大，工作量越大。他們在 20 世紀 80 年代對滿意決策進行了 一些理論研究，從數(shù)學角度定性地分析了滿意決策的滿意特性、代數(shù)特性及分析和分解的方法。他把滿意度思想引入到優(yōu)化領(lǐng)域并產(chǎn)生了滿意優(yōu)化的概念和理論雛形。 [15] 西南交通大學本科 畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 3 另外，金煒東在列車的操縱優(yōu)化 [16]，羅剛在 PID和 MIMO 控制 [17]，席裕庚在復雜工業(yè)控制 [18]，馬豐寧在遺傳算法 [19]，郭耀煌在多目標群決策問題 [20]等中都有滿意度的應用。 文章開始對所涉及到的學科和滿意度原理的發(fā)展方向做了 系統(tǒng) 的介紹；第 二章基于要討論的內(nèi)容給出了基本的概念，比如滿意標準的含義，滿意度的 幾種定義方法等；第三章是滿意度函數(shù)建立部分。滿意標準根據(jù)具體問題和研究領(lǐng)域確定。 滿意度 滿意度和滿意解一直是滿意理論中研究最多、應用最廣的概念。但似乎局限于隸屬度的表 示方式，并沒有正確反映滿意度的本質(zhì)內(nèi)涵。 引用定義 7 設(shè) FNCIS 在 0 0t? 時刻輸出可供選擇的解數(shù)為 ? ?0Nt ，在單位時間 t?后獲得可供選擇的解數(shù)為 ? ?0N t t?? ，則該系統(tǒng)在 0t 時刻輸出解的動態(tài)滿意度為 ? ? ? ?? ?00 0d Ntst N t t? ?? 這幾個滿意度的定義反映了智能信息系統(tǒng)在解空間中搜索時的滿意停止條件或準則，即當搜索過程己幾乎找不到解時就應該停止搜索了，此時可認為已經(jīng)找到整個解空間的滿意解了。同時對一個獨立的 解，其滿意度是沒有意義的。同時對于不同的問題，它具有不同的數(shù)學特性和表示方式，針對具體問題，其滿意度的獲取也將采取不同的方法。可以說任何能表示解的質(zhì)量的量都可用來表示滿意度，但是為了滿足科研和工程計算的需要，對一些常用的、易操作的、比較合理的表示形式進行量化的描述和研究非常必要。 a 00??sd 11pq1a 2a 3add3 11?圖 升 半 柯 西 函 數(shù) 3 12?圖 升 半 階 梯 函 數(shù)??sd??sd ??sd0 0d d1a 2a 2a1a ? ?12/2aa?3 13?圖 升 半 梯 形 函 數(shù) 3 14?圖 升 半 嶺 形 函 數(shù) 西南交通大學本科 畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 14 滿意度函數(shù)的建立方法 [9] 基于目 標函數(shù)的直接法 在許多情況下 ,對解的滿意程度是 對 目標滿意程度的一種直接體現(xiàn) ,因此建立和目標函數(shù)有直接聯(lián)系的滿意度函數(shù)比較 比較合理，也能反映問題的需要 。 下例 是一個 線性 函數(shù)的 滿意度表示 ： m inm ax m inddsf???? ????? 式中 :d 是當前得到的解 , mind 表示最差解 ,即滿意度最小的解 。 (2)在多數(shù)情況下 ,問題的解清晰存在 ,但是評判的標準是模糊的 ,所以這里我們通過建立半模糊映射獲取滿意度。比如，對于多數(shù)多目標優(yōu)化問題，其任一目標，一般存在理想的最優(yōu)解，因此對于該目標來說，具有最高的滿意度，但由于多目標問題之間可能存在一定的沖突，因 此對整個問題來說 西南交通大學本科 畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 16 最優(yōu)解一般不存在。然后用數(shù)據(jù)集和滿意度值繼續(xù)訓練網(wǎng)絡(luò)。 引用定義 9 搜索代價函數(shù) 對于整個解空間來講，有 ? ? ? ? ? ?dwiiC x C x C x???? 式中 : ? ?iCx 為搜索 ix 所花費的代價 。 算法中隊列長度、滿意度的調(diào)整以及停止時間等參數(shù)的確定需根據(jù)具體問題本身來確定。 不難證明，在點 *kx 附近， ? ? ? ?f x x?? 。 第四章 靈 敏度分析 靈敏度分析一般研究的問題 [2] 在許多實際問題中，數(shù)學模型中的數(shù)據(jù)未知，需要根據(jù)實際情況進行估計和預測，既然是估計，就很難做到十分準確。把原來的 kkzc? 換成 kkzc?? ，然后用單純形法求解問題的最優(yōu)解。 (2) 1? ??Bb0 這時，原來的最優(yōu)基 B 對于新問題來說 不再是可行基。 關(guān)于動態(tài)滿意度函數(shù)的靈敏度分析 設(shè)計一個函數(shù)，對問題 (1)的滿意度函數(shù)中變量的靈敏度 可用函數(shù)的 差分 來表示為： ? ?iMx? ?? ?x 式中， ? ?Mx表示某個設(shè)計函數(shù)， ? ?*,i i i ix T t?x ， ? 表示差分。 本文引用了基于目標函數(shù)的、基于模糊數(shù)學的、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾種滿意度的建立方法，一定程度上完善了滿意度原理的理論體系。參考文獻 [1]. 盛昭瀚，曹忻 .最優(yōu)化方法基本教程 .東南大學出版社， 1990 [2]. 陳寶林 . 最優(yōu)化理論與算法 .第二版 .清華大學出版社， 2021： 122~157 [3]. 薛嘉慶 . 最優(yōu)化原理與方法 .冶金工業(yè)出版社， 1992 [4]. 刑文訓，謝金星 . 現(xiàn)代優(yōu)化計算方法 .清華大學出 版社， 1999 [5]. 黃紅選，韓繼業(yè) . 數(shù)學規(guī)劃， 2021 [6]. 魏榮橋 .運籌學 .第三版 .清華大學出版社， ~70 [7]. 胡適耕，施保昌 .最優(yōu)化原理 .武漢 :華中理工大學出版社， 2021 [8]. 任平 .優(yōu)化理論中的令人滿意準則 .模糊數(shù)學， 1983， (4)： 111 一 112 [9]. 姚新勝 . 滿意優(yōu)化原理及其在機械工程領(lǐng)域中的應用研究 .[西南交通大學博 士論文 ].2021 [10]. 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By defining the membership degree of the control objective and system constraint, and using the fuzzy interference, the optimal control problem with constraint, multiobjective multidegree of freedom can be transferred as a convex optimal problem, so as to utilize the efficient optimal algorithm and guarantee the global optimal solution. More importantly, we can increase the freedom degree of control by adjusting the relevant membership degree parameters of control objective and system constraints. The designer39。 在此，謹向 馬淑霞老師 表示崇高的敬意和衷心的感謝 ！ 同時，在這里 ，我還要感謝 趙海良 老師 ， 趙海良老師在馬老師不在的期間對我的