2-型模糊理论及其在工程优化问题中的应用

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    60974134
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    32.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

本项目研究的是2-型模糊集的理论基础、2-型模糊决策系统下的优化方法及其在工程优化问题中的应用。在理论基础方面,研究2-型模糊数的运算、约简方法和排序方法;研究描述2-型模糊不确定性程度的熵、相对熵与交互熵等信息论中的基本问题。在优化方法方面,依据2-型模糊数的可能性分布,以勒贝格-斯蒂尔切斯积分为工具,建立新的优化模型;并根据模型的特殊结构,结合传统的数学规划算法,设计有效的模型求解算法,并讨论算法的收敛问题。在应用方面,将提出的优化方法应用到系统可靠性设计、生产计划与库存控制、车辆路径等工程优化问题中。由于本课题研究中的2-型模糊参数隶属函数具有三维结构特征,在参数选择上可以给予决策者更大的自由度,进而能够更好地反映工程优化问题的目标函数和约束中具有的不确定性。因此,本课题提出的优化方法在实际工程优化问题建模过程中,更加符合决策者的建模思想,具有广阔的应用前景。

结项摘要

本项目主要研究了2-型模糊理论、模糊优化方法及其在实际工程与管理问题中的应用,并在以下几个方面取得了重要成果。(1)首次建立了模糊可能性理论的公理化体系。本项目建立了模糊可能性空间,它是由论域、备域和模糊可能性测度三部分组成。模糊可能性测度是一个取值为正规模糊变量的集函数,在实际应用问题中更加适用于描述主观不确定性。在模糊可能性空间中定义了2-型模糊变量以及与2-型模糊变量有关的第二可能性分布、2-型可能性分布以及分布函数的支撑等基本概念;研究了2-型模糊向量的联合可能性分布和边际可能性分布;讨论了2-型模糊向量之间的相互独立性。建立了乘积模糊可能性空间理论,在此基础上给出了2-型模糊变量的有关运算法则,进而建立了2-型模糊理论的框架。(2)在模糊可能性理论中,本项目提出了简约主观不确定性的新方法。由于2-型模糊变量的分布函数具有三维结构,在实际问题的应用中通常需要对第二可能性分布进行简约,使之成为简约模糊变量的分布。通过合理简约可以保留那些刻画不确定性的重要信息,本项目的一大亮点就是通过参数可能性分布来保证这些重要信息不会缺失。第一种方法是关键值简约;本项目以Sugeno积分为工具对第二可能性分布进行简约,提出了乐观关键值、悲观关键值和关键值三种指标。第二种方法是均值简约;该方法是以Choquet积分为工具,对正规模糊变量提出了上均值、下均值以及均值三种指标,从而达到简约第二可能性分布的目的。第三种方法是等价值简约;该方法以经典的L-S积分为工具,对正规模糊变量定义了三种等价值,进而对第二可能性分布进行简约。(3)在模型算法方面,本项目提出了基于逼近技术的模型求解方法,该方法能保证近似优化模型在目标值、最优目标值及最优解三方面都分别收敛到原优化问题的目标值、最优目标值和最优解上;此外,根据参数的结构特征,本项目提出了参数分解方法以及论域分解方法,进一步提高了模型的求解质量。(4)本项目对机会分布、方差等优化指标建立了有价值的解析公式,并将其与随机样本平均逼近方法相结合对随机规划模型进行求解,在很大程度上提高了双重优化模型的求解技术。(5)本项目将所提出的优化方法应用到诸多实际工程与管理问题中,包括p-枢纽中心、关键路保护、投资组合、数据包络分析等方面,取得了多项创新性研究成果。

项目成果

期刊论文数量(21)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(7)
专利数量(0)
A New Class of Fuzzy Location-Allocation Problems and Its Approximation Method
一类新的模糊选址问题及其逼近方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Information-An International Interdisciplinary Journal
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    申思远;刘彦奎
  • 通讯作者:
    刘彦奎
A new decomposition method for birandom programming and its application
一种新的双随机规划分解方法及其应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Information-An International Interdisciplinary Journal
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    秦蕊;刘彦奎;杨凯
  • 通讯作者:
    杨凯
Modeling fuzzy data envelopment analysis by parametric programming method
用参数化编程方法对模糊数据包络分析进行建模
  • DOI:
    10.1016/j.eswa.2011.01.071
  • 发表时间:
    2011-07-01
  • 期刊:
    EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
  • 影响因子:
    8.5
  • 作者:
    Qin, Rui;Liu, Yankui;Liu, Zhi-Qiang
  • 通讯作者:
    Liu, Zhi-Qiang
Type-2 fuzzy variables and their arithmetic
2型模糊变量及其算法
  • DOI:
    10.1007/s00500-009-0461-x
  • 发表时间:
    2010-05-01
  • 期刊:
    SOFT COMPUTING
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Liu, Zhi-Qiang;Liu, Yan-Kui
  • 通讯作者:
    Liu, Yan-Kui
A new risk criterion in fuzzy environment and its application
模糊环境下新的风险准则及其应用
  • DOI:
    10.1016/j.apm.2011.09.081
  • 发表时间:
    2012-07
  • 期刊:
    Applied Mathematical Modelling
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    陈艳菊;刘彦奎;武晓莉
  • 通讯作者:
    武晓莉

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其他文献

Nonadditive set functions defined by Aumann fuzzy integrals
Aumann 模糊积分定义的非加性集合函数
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2003
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘彦奎;刘宝碇
  • 通讯作者:
    刘宝碇
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开发枢纽选址问题的平衡优化方法
  • DOI:
    10.1007/s00500-014-1427-1
  • 发表时间:
    2015-08
  • 期刊:
    Soft Computing
  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    刘彦奎
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017-07
  • 期刊:
    Applied Soft Computing
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    刘颖;刘彦奎
  • 通讯作者:
    刘彦奎
Modeling two-stage UHL problem with uncertain demands
对具有不确定需求的两阶段 UHL 问题进行建模
  • DOI:
    10.1016/j.apm.2015.09.086
  • 发表时间:
    2016-02
  • 期刊:
    Applied Mathematical Modelling
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    翟浩;刘彦奎;杨凯
  • 通讯作者:
    杨凯
Modeling renewal processes in fuzzy decision system
模糊决策系统中的更新过程建模
  • DOI:
    10.1016/j.apm.2014.09.014
  • 发表时间:
    2015-03
  • 期刊:
    Applied Mathematical Modelling
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    王曙明;刘彦奎
  • 通讯作者:
    刘彦奎

其他文献

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刘彦奎的其他基金

分布鲁棒可信性锥优化理论及其应用
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    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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