第28章 灰色系统理论及其应用

客观世界的很多实际问题,其内部的结构、参数以及特征并未全部被人们了解, 人们不可能象研究白箱问题那样将其内部机理研究清楚,只能依据某种思维逻辑与推断 来构造模型。对这类部分信息已知而部分信息未知的系统,我们称之为灰色系统。本章 介绍的方法是从灰色系统的本征灰色出发,研究在信息大量缺乏或紊乱的情况下,如何 对实际问题进行分析和解决。 §1 灰色系统概论 客观世界在不断发展变化的同时,往往通过事物之间及因素之间相互制约、相互 联系而构成一个整体,我们称之为系统。按事物内涵的不同,人们已建立了工程技术、 社会系统、经济系统等。人们试图对各种系统所外露出的一些特征进行分析,从而弄清 楚系统内部的运行机理。从信息的完备性与模型的构建上看,工程技术等系统具有较充 足的信息量,其发展变化规律明显,定量描述较方便,结构与参数较具体,人们称之为 白色系统;对另一类系统诸如社会系统、农业系统、生态系统等,人们无法建立客观的 物理原型,其作用原理亦不明确,内部因素难以辨识或之间关系隐蔽,人们很难准确了 解这类系统的行为特征,因此对其定量描述难度较大,带来建立模型的困难。这类系统 内部特性部分已知的系统称之为灰色系统。一个系统的内部特性全部未知,则称之为黑 色系统。 区别白色系统与灰色系统的重要标志是系统内各因素之间是否具有确定的关系。 运动学中物体运动的速度、加速度与其所受到的外力有关,其关系可用牛顿定律以明确 的定量来阐明,因此,物体的运动便是一个白色系统。 当然,白、灰、黑是相对于一定的认识层次而言的,因而具有相对性。某人有一 天去他朋友家做客,发现当外面的汽车开过来时,他朋友家的狗就躲到屋角里瑟瑟发抖。 他对此莫名其妙。但对他朋友来讲,狗的这种行为是可以理解的,因为他知道,狗在前 不久曾被汽车撞伤过。显然,同样对于“狗的惧怕行为”,客人因不知内情而面临一个 黑箱,而主人则面临一个灰箱。 作为实际问题,灰色系统在大千世界中是大量存在的,绝对的白色或黑色系统是 很少的。随着人类认识的进步及对掌握现实世界的要求的升级,人们对社会、经济等问 题的研究往往已不满足于定性分析。尽管当代科技日新月异,发展迅速,但人们对自然 界的认识仍然是肤浅的。粮食作物的生产是一个实际的关系到人们吃饭的大问题,但同 时,它又是一个抽象的灰色系统。肥料、种子、农药、气象、土壤、劳力、水利、耕作 及政策等皆是影响生产的因素,但又难以确定影响生产的确定因素,更难确定这些因素 与粮食产量的定量关系。人们只能在一定的假设条件(往往是一些经验及常识)下按照 某种逻辑推理演绎而得到模型。这种模型并非是粮食作物生产问题在理论认识上的“翻 版”,而只能看作是人们在认识上对实际问题的一种“反映”或“逼近”。 社会、经济、农业以及生态系统一般都会有不可忽略的“噪声”(即随即干扰)。 现有的研究经常被“噪声”污染。受随机干扰侵蚀的系统理论主要立足于概率统计。通 过统计规律、概率分布对事物的发展进行预测,对事物的处置进行

  • 2021-10-31
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第23章 现代优化算法

现代优化算法是 80 年代初兴起的启发式算法。这些算法包括禁忌搜索(tabu search),模拟退火(simulated annealing),遗传算法(genetic algorithms),人工神经网 络(neural networks)。它们主要用于解决大量的实际应用问题。目前,这些算法在理论 和实际应用方面得到了较大的发展。无论这些算法是怎样产生的,它们有一个共同的目 标-求 NP-hard 组合优化问题的全局最优解。虽然有这些目标,但 NP-hard 理论限制它 们只能以启发式的算法去求解实际问题。 启发式算法包含的算法很多,例如解决复杂优化问题的蚁群算法(Ant Colony Algorithms)。有些启发式算法是根据实际问题而产生的,如解空间分解、解空间的限 制等;另一类算法是集成算法,这些算法是诸多启发式算法的合成。 现代优化算法解决组合优化问题,如 TSP(Traveling Salesman Problem)问题,QAP (Quadratic Assignment Problem)问题,JSP(Job-shop Scheduling Problem)问题等效 果很好。 §1 模拟退火算法 1.1 算法简介 模拟退火算法得益于材料的统计力学的研究成果。统计力学表明材料中粒子的不 同结构对应于粒子的不同能量水平。在高温条件下,粒子的能量较高,可以自由运动和 重新排列。在低温条件下,粒子能量较低。如果从高温开始,非常缓慢地降温(这个过 程被称为退火),粒子就可以在每个温度下达到热平衡。当系统完全被冷却时,最终形 成处于低能状态的晶体。 如果用粒子的能量定义材料的状态,Metropolis 算法用一个简单的数学模型描述了 退火过程。假设材料在状态i 之下的能量为 E(i) ,那么材料在温度T 时从状态i 进入状 态 j 就遵循如下规律: (1)如果 E( j) ≤ E(i) ,接受该状态被转换。 (2)如果 E( j) > E(i) ,则状态转换以如下概率被接

  • 2021-10-30
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第29章 多元分析

多元分析(multivariate analyses)是多变量的统计分析方法,是数理统计中应用广 泛的一个重要分支,其内容庞杂,视角独特,方法多样,深受工程技术人员的青睐和广 泛使用,并在使用中不断完善和创新。由于变量的相关性,不能简单地把每个变量的结 果进行汇总,这是多变量统计分析的基本出发点。 §1 聚类分析 将认识对象进行分类是人类认识世界的一种重要方法,比如有关世界的时间进程 的研究,就形成了历史学,也有关世界空间地域的研究,则形成了地理学。又如在生物 学中,为了研究生物的演变,需要对生物进行分类,生物学家根据各种生物的特征,将 它们归属于不同的界、门、纲、目、科、属、种之中。事实上,分门别类地对事物进行 研究,要远比在一个混杂多变的集合中更清晰、明了和细致,这是因为同一类事物会具 有更多的近似特性。在企业的经营管理中,为了确定其目标市场,首先要进行市场细分。 因为无论一个企业多么庞大和成功,它也无法满足整个市场的各种需求。而市场细分, 可以帮助企业找到适合自己特色,并使企业具有竞争力的分市场,将其作为自己的重点 开发目标。 通常,人们可以凭经验和专业知识来实现分类。而聚类分析(cluster analyses)作 为一种定量方法,将从数据分析的角度,给出一个更准确、细致的分类工具。 1.1 相似性度量 1.1.1 样本的相似性度量 要用数量化的方法对事物进行分类,就必须用数量化的方法描述事物之间的相似 程度。一个事物常常需要用多个变量来刻画。如果对于一群有待分类的样本点需用 p 个 变量描述,则每个样本点可以看成是 Rp 空间中的一个点。因此,很自然地想到可以用 距离来度量样本点间的相似程度。 记Ω 是样本点集,距离 d(?,?) 是Ω×Ω → R

  • 2021-10-31
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