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1.
基于Hotelling模型促销活动策略采取的进化博弈分析 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的Hotelling模型中,交通成本用于比拟消费者购物时发生的负效用.在现实经济生活中,商家会采取促销活动策略,以增强自家商品对他家商品的替代性,抵消消费者购物时发生的负效用.构造了一个可以由商家选择支付交通成本、商品降价空间受指导价约束的Hotelling模型,以商家提供免费购物车的方式,比拟现实生活中商家采取的多种促销活动,研究了原有的交通成本转移到商家后,对商家的销量、价格和利润的影响,以及竞争商家可能的应对.进而以进化博弈论为工具,研究了商家采用各项策略的进化稳定性.结果表明:为获取长远利益,商家采取促销活动策略,以及竞争商家的应对策略,都应结合需求、竞争、指导价水平、商品价格、促销成本等多种因素综合考虑. 相似文献
2.
结合思维的瞬间达尔文进行化机制和遗传程序设计的思想,阐述了设计思维的进化过程,在此基础上,提出了进化设计系统的结构,并对其特征和构在键进行了分析,设计是复杂而富创造性的活动,是演化方法和逻辑推理的结合,一方面体现出设计思维的诸多特征;另一方面为形象思维和创造性思维的计算机实现提供了一定程度上的可能性,拓展了设计方法学和设计自动化的研究思路。 相似文献
3.
求解约束优化问题的动量粒子群算法 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决约束优化问题,提出使用双可行域吸引子策略改进动量粒子群算法。该算法只需初始种群中有一个粒子位于可行域内,随着搜索过程的进行,整个种群自动进入可行域内搜索。一方面,在搜索过程早期,由于可行域内粒子少,所有粒子移向相同的吸引子,整个种群迅速进入可行域内。另一方面,随着进入可行域粒子的增多,由于每个粒子使用距本身最近的可行域吸引子,较好地维持了种种群的多样性,避免早熟现象的发生,使算法具有较好的寻优性能。与国际上当前解决约束优化问题的粒子群算法在4个标准约束优化函数上测试比较,实验结果表明本算法取得的最优值要优于其它粒子群算法。Abstract： The strategy that two good positions in feasible region worked as attractors was incorporated into momentum particle swarm optimization algorithm in order to resolve constrained optimization problems. The resulting algorithm only requires that one of the initial particles is in the feasible region, and then all particles in the swam automatically move into the feasible region. On the one hand, in the early iterations few particles appear in the feasible region and hence all particles move toward the same attractors, so the particles soon enter into the feasible region. On the other hand, as the number of particles in the feasible region increases, each particle adopts the most near attractor so that each particle has different attractor. Therefore, the algorithm maintains the diversity of the population, alleviates the premature, and hence achieves good performance. The algorithm is compared with other particle swarm optimization algorithms on four benchmark functions. The experimental results show that the solution of the algorithm is better than that of others. 相似文献
4.
5.
启发式仿真优化方法在设备配置中的应用研究 总被引：1，自引：2，他引：1
仿真优化方法研究的是基于仿真的目标优化问题，基于模型仿真给出的输出量通过优化算法得到最佳的优化结果。由于实际物流系统的复杂性及其本身的随机性，重要物资设备的合理化配置问题需要使用仿真优化方法来解决。港口拖轮是港口物流系统中重要的设备，对拖轮总体配置进行优化研究，提出拖轮数量及马力配置的合理方案，以适应港口的发展，具有重要的现实意义。利用仿真优化方法的原理，开发了一套港口拖轮配置启发式仿真优化系统，能得出理论上最佳的拖轮配置方案，辅助管理者做出科学的决策。 相似文献
6.
基于声誉的间接回报是合作演化的一类重要机制,其中的个体对声誉好的个体倾向合作,但自利个体利用声誉信息的机会主义是对合作的威胁。本文建立了演化博弈模型,群体中包含回报型个体和投机型个体。对一个简化模型的分析表明,当一代中交互次数较少时,投机型个体能够入侵回报型群体。对复杂情景的计算机仿真结果表明:当采用声誉对称计算方式时,群体合作水平较低;当采用声誉非对称计算方式时,群体合作水平显著提高。说明声誉非对称计算方式能够抑制机会主义促进合作。 相似文献
7.
粒子群算法中惯性权重的实验与分析 总被引：29，自引：0，他引：29
简要介绍了粒子群算法(PSO)，对算法中的重要参数惯性权重进行了系统的实验，分析了固定权重与时变权重的选择问题，并从问题依赖性、种群大小和拓扑结构等方面详细分析了惯性权重对于算法性能的影响．结果表明，惯性权重的问题依赖性较小，随着种群的增大，其取值应适当减小，局部版本下，惯性权重的选择具有更大的自由度． 相似文献
8.
机构投资者羊群行为的演化博弈分析 总被引：1，自引：0，他引：1
进行股票市场上机构投资者羊群行为的演化博弈分析,研究结果发现:机构投资者做出投资决策时相互模仿产生的羊群行为不仅受到声誉、报酬等传统因素的影响,而且受到不同投资策略所带来的相对收益、机构投资者被对手跟随所遭受的损失等因素的影响,且随其支付结构的变化而变化. 相似文献
9.
10.
基于自适应混合变异进化策略的神经模糊系统及应用研究 总被引：3，自引：0，他引：3
针对现存神经模糊系统中存在的问题,提出了基于自适应混合变异进化策略的神经模糊系统采用改进的最近邻域聚类算法对输入空间进行模糊聚类,确定模糊规则数以及模糊规则前件,这样做精简了模糊规则,不会因输入变量的增加而造成"维数灾难”;采用自适应混合进化策略确定模糊规则的后件,明显提高了算法的收敛速度和精度.将本文提出的基于自适应进化策略的神经模糊系统用于某炼油厂航煤干点的软测量建模,结果表明,该系统具有结构简单、建模精度高、泛化能力强等优点. 相似文献
