不確定理論幾個(gè)問題的探討.pdf

1、隨著研究客觀不確定現(xiàn)象的概率論日趨完善和主觀不確定的模糊數(shù)學(xué)的日趨成熟，不少知名學(xué)者研究了更為一般的不確定理論。如：劉寶碇從模糊性和隨機(jī)性可能同時(shí)存在同一事件中的角度出發(fā)，建立了更加切合實(shí)際的不確定理論和不確定規(guī)劃的基本框架。并結(jié)合混合智能算法，確實(shí)能解決不少實(shí)際問題。但是，這些研究還是剛剛開始不久，還存在許多有待研究的問題需要我們?nèi)ソ鉀Q。本文在研究不確定理論、規(guī)劃及算法的過程中，取得了以下幾個(gè)主要結(jié)論：
　　 1、本文在劉寶碇

2、建立不確定空間中的三角不等式的基礎(chǔ)上，通過引入?yún)⒆兞?，利用函?shù)最小值求法，最終求出了一個(gè)更為合理的下界，建立了一個(gè)應(yīng)用更為廣泛的三角不等式定理，從而可以將不確定理論及應(yīng)用推廣到更一般的空間；
　　 2、本文在隨機(jī)不確定情況下，利用信息論的工具，即最大熵原理，終于從理論上嚴(yán)格證明了二分法的優(yōu)越性，并且比較了現(xiàn)今流行的一元函數(shù)零點(diǎn)求解問題的常用二分法和黃金分割法，并且通過用概率的理論方法，比較了兩種求解方法的優(yōu)越性，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了

3、更為合理的概率二分法，為不確定算法提供了一種新的研究思路；
　　 3、本文在優(yōu)化問題的最優(yōu)解在整個(gè)求解空間服從均勻分布的假設(shè)基礎(chǔ)上，按照最大熵原則，最優(yōu)解應(yīng)該更加趨向于較優(yōu)解。為了能夠更快地搜索到最優(yōu)解，用粒子群算法代替了遺傳算法的交叉算子。得到了一個(gè)應(yīng)用更加廣泛的改進(jìn)遺傳算法；
　　 4、最后利用運(yùn)籌學(xué)和不確定理論，在田瓊和黃海軍的研究基礎(chǔ)上，考慮到路況的不同或者其他的不確定因素導(dǎo)致行車時(shí)間的不確定性，在隨機(jī)環(huán)境下研究