模糊關(guān)系方程所有專業(yè)-資料下載頁(yè)
2025-05-11 13:27本頁(yè)面
【導(dǎo)讀】分析,決策理論,模糊推理,模糊控制等等。作為模糊關(guān)系方程的推廣,區(qū)間值模糊關(guān)系方程。在反映日常推理的模糊性和不確定性中更有優(yōu)勢(shì)。隨著在模糊環(huán)境下的優(yōu)化問(wèn)題在日常經(jīng)。糊關(guān)系方程約束的最優(yōu)化問(wèn)題還是空白。一個(gè)解決的算法。最后，結(jié)合一個(gè)具體例子，檢驗(yàn)此方法。
【正文】 Classification and solvability, 2020,179229. [6]Kennedy, J. and Eberhart, R. C. 1995. Particle swarm optimization. Proc. IEEE Int39。l. Conf. on Neural Networks, IV, Piscataway, NJ: IEEE Service Center. [7]Schwefel ..Numerical Optimization of Computer Models. John Wiley, Chichester,UK,1981. [8] Chen, L., Wang, ., Fuzzy relation equations (I): The general and specialized solving algorithms, Soft Computing, 6 ， 2020， 428435. [9] Markovskii, A., On the relation between equations with maxproduct position and the covering problem, Fuzzy Sets and Systems, 153 ， 2020， 261273. [10] Pedrycz W. Processing in relational structures ： Fuzzy relational equations[J]. Fuzzy Sets and Systems， 1991（ 25）： 77－ 106. 華北電力大學(xué) 2020 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì) （ 論文 ） 15 附錄 MATLAB 程序如下 %初始格式化 clear all。 clc。 format long。 %給定初始化條件 c1=。 %學(xué)習(xí)因子 1 在 0— 2之間取值 c2=。 %學(xué)習(xí)因子 2 在 0— 2之間取值 w=。 %慣性權(quán)重 一般在 — 之間 MaxDT=1000。 %最大迭代次數(shù) D=3。 %搜索空間維數(shù)（未知數(shù) 個(gè)數(shù)） N=40。 %初始化群體個(gè)體數(shù)目 eps=10^(6)。 %設(shè)置精度 ci=0。 %驗(yàn)證是可行解次數(shù) %初始化種群的個(gè)體 (可以在這里限定位置和速度的范圍 ) x=rand(N,D) %隨機(jī)初始化位置 0～ 1 間均勻分布的隨機(jī)矩陣 v=unifrnd(1,1,N,D) 。 %隨機(jī)初始化速度 1～ 1間均勻分布 %先計(jì)算各個(gè)粒子的適應(yīng)度，并初始化 Pi 和 Pg for i=1:N p(i)=fitness(x(i,:),D)。 y(i,:)=x(i,:)。 end pg=x(1,:)。 %Pg 為全局最優(yōu) ，設(shè)為 X1 for i=2:N 華北電力大學(xué) 2020 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì) （ 論文 ） 16 if fitness(x(i,:),D)fitness(pg,D) pg=x(i,:)。 end end %進(jìn)入主要循環(huán)，按照公式依次迭代 for t=1:MaxDT for i=1:N v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)x(i,:))+c2*rand*(pgx(i,:))。 x(i,:)=x(i,:)+v(i,:)。 if fitness(x(i,:),D)p(i) p(i)=fitness(x(i,:),D)。 y(i,:)=x(i,:)。 end if p(i)fitness(pg,D) pg=y(i,:)。 end a=ci。 ci=yanzheng(pg,ci)。 if cia zyj=pg。 %最優(yōu)可行解 end end Pbest(t)=fitness(pg,D)。 end %%最后給出計(jì)算結(jié)果 if ci=0 disp(39。PSO 算法失敗 39。) else 華北電力大學(xué) 2020 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì) （ 論文 ） 17 disp(39。函數(shù)的最優(yōu)解 為： 39。) Solution=zyj39。 disp(39。最后得到的優(yōu)化 值為： 39。) Result=fitness(zyj,D) end disp(39。未加約束條件最后目標(biāo)函數(shù)的 全局最優(yōu)位置 為： 39。) Solution=pg39。 disp(39。未加約束條件最后目標(biāo)函數(shù)得到的優(yōu)化極值為： 39。) Result=fitness(pg,D) %算法結(jié)束 %適應(yīng)度函數(shù)源程序（ ） function result=fitness(x,D) f=(x(1))^2+(x(2))^2+(x(3))^2。 result=f。 end %驗(yàn)證 X是否滿足極大極小模糊關(guān)系方程 源程序（ ） function result=yanzheng(pg,ci) A=[,。,。,]。 b=[,]39。 for i=1:3 for j=1:3 if A(i,j)pg(j) C(j,1)=A(i,j)。 else C(j,1)=pg(j)。 end end a=max(C)。 YES=1。 華北電力大學(xué) 2020 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì) （ 論文 ） 18 if abs(ab(i,1))eps YES=0。 break end end if YES==1 ci=ci+1。 result=ci。 else result=ci。 end end 華北電力大學(xué) 2020 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì) （ 論文 ） 19 致謝 首先， 我要感謝一直指導(dǎo)我的導(dǎo)師 高欣 老師 ， 她 給予了我細(xì)心而又詳細(xì)的指導(dǎo) ，幫助我順利完成了自己的畢業(yè)論文 。 其次 ， 我要感謝我一直關(guān)心我照顧我的 親人 和同學(xué) 們，有了他們 的支持 我才能堅(jiān)持不懈完成論文。
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