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系统工程理论与实践 2024年

作者：徐怡陶强安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学)

多视角和多层次是粒计算(Granular Computing)中问题求解的两个基本原则．划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型，遵循多视角和多层次的原则，能够从多个视角和多个层次来描述和解决问题．但是划分序乘积空间是一种格结构，在划分... 详细信息

多视角和多层次是粒计算(Granular Computing)中问题求解的两个基本原则．划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型，遵循多视角和多层次的原则，能够从多个视角和多个层次来描述和解决问题．但是划分序乘积空间是一种格结构，在划分序乘积空间中寻找合适的问题求解层通常是一个NP难问题，特别是当视角和层次存在冗余时，会导致划分序乘积空间结构庞大且复杂．因此通过对视角和层次的约简，可以有效降低划分序乘积空间的复杂性．现有的度量指标，例如决策支持度、条件熵、最大包含度和距离度量等，不能有效的对视角、层次和属性进行约简，本文在划分序乘积空间中将距离度量、最大包含度和最大决策的概念相结合，引入了一种新的基于距离度量最大包含熵的单调不确定性度量标准．在此基础上，分别定义了视角重要度、层次重要度与属性重要度，并且分别给出了视角、层次和属性的约简算法，可以对多个视角进行约简、多个视角中的多个层次进行约简和对每个层次中的属性进行约简，有效降低了划分序乘积空间下的复杂度．实验结果证明了，所提约简算法的有效性．

关键词：多视角多层次视角约简层次约简属性约简划分序乘积空间距离度量

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基于遗传算法的划分序乘积空间问题求解层选择

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软件学报 2024年第4期35卷 1945-1963页

作者：徐怡邱紫恒安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 安徽合肥230601

划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型,可以从多个视角和多个层次对问题进行描述和求解.其解空间是由多个问题求解层组成的格结构,其中每个问题求解层由多个单层次视角构成.如何在划分序乘积空间中选择问题求解层是一个NP难问题.为此,... 详细信息

划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型,可以从多个视角和多个层次对问题进行描述和求解.其解空间是由多个问题求解层组成的格结构,其中每个问题求解层由多个单层次视角构成.如何在划分序乘积空间中选择问题求解层是一个NP难问题.为此,提出一种两阶段自适应遗传算法TSAGA(two stage adaptive genetic algorithm)来寻找问题求解层.首先,采用实数编码对问题求解层进行编码,然后根据问题求解层的分类精度和粒度定义适应度函数.算法第1阶段基于经典遗传算法,预选出一些优秀问题求解层作为第2阶段初始种群的一部分,从而优化解空间.算法第2阶段,提出随当前种群进化迭代次数动态变化的自适应选择算子、自适应交叉算子以及自适应大变异算子,从而在优化的解空间中进一步选择问题求解层.实验结果证明了所提方法的有效性.

关键词：粒计算划分序乘积空间遗传算法问题求解层

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基于遗传算法的划分序乘积空间问题求解层选择算法研究

基于遗传算法的划分序乘积空间问题求解层选择算法研究

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作者：邱紫恒安徽大学

学位级别：硕士

粒计算(Granular Computing)是当前智能计算领域中模拟人类思维解决复杂问题的新方法,其基本思想是在问题求解过程中通过构造信息粒,形成粒结构。粒结构是粒计算的基础,人们通过粒结构对复杂问题进行理解和描述,然后基于粒结构对问题进... 详细信息

粒计算(Granular Computing)是当前智能计算领域中模拟人类思维解决复杂问题的新方法,其基本思想是在问题求解过程中通过构造信息粒,形成粒结构。粒结构是粒计算的基础,人们通过粒结构对复杂问题进行理解和描述,然后基于粒结构对问题进行求解。粒结构的构建、解释和使用遵循多视角原则和多层次原则。多视角原则强调从多个不同的角度对问题进行描述和处理。多层次性原则强调从多个粒度层次对问题进行理解和描述,在不同应用中,不同的层次可被解释为不同的抽象度、不同的复杂度、不同的尺度、不同的细节。粒化是产生具有不同粒度层的过程,是建立粒结构的基础。现有对粒化方法的研究,主要是分别基于多层次的粒化方法和基于多视角的粒化方法,没有将多层次粒化方法和多视角粒化方法结合起来。划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型同时遵循了多视角和多层次的原则,可以从多个视角和多个层次对问题进行描述和求解。其解空间是由多个问题求解层组成的格结构,其中每个问题求解层由多个单层次视角构成。如何在划分序乘积空间中选择问题求解层是值得研究的问题。因此,本文对划分序乘积空间中问题求解层的选择方法进行了研究。本文的主要工作总结如下:(1)为了有效地从划分序乘积空间中选择出合适的问题求解层,本文基于遗传算法提出一种两阶段自适应遗传算法TSAGA(Two Stage Adaptive Genetic Algorithm)来寻找合适的问题求解层。首先,采用实数编码对问题求解层进行编码,然后根据问题求解层的分类精度和粒度定义适应度函数。算法第一阶段基于经典遗传算法,预选出一些优秀问题求解层作为第二阶段初始种群的一部分,从而优化解空间。算法第二阶段,提出随当前种群进化迭代次数动态变化的自适应选择算子、自适应交叉算子以及自适应大变异算子,从而在优化的解空间中进一步选择问题求解层。实验结果证明了所提方法的有效性。(2)考虑到划分序乘积空间中视角和层次可能存在冗余的情况,本文基于遗传算法和差分进化算法提出一种自适应差分遗传算法ADGA(Adaptive Differential Genetic Algorithm)来寻找没有冗余的问题求解层。首先,采用实数编码对问题求解层进行编码。然后,根据问题求解层的分类准确率、粒度以及视角数量定义适应度函数。其次,使用随当前种群进化迭代次数动态变化的自适应选择算子以及自适应交叉算子。最后,将自适应大变异算子与差分变异算子相结合,提出自适应差分变异算子,从而实现去除冗余视角的能力。实验结果证明了所提方法的有效性。

关键词：粒计算划分序乘积空间遗传算法问题求解层

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多视角序贯三支决策模型研究

多视角序贯三支决策模型研究

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作者：李宝峰安徽大学

学位级别：硕士

三支决策是一种三分而治的不确定信息处理方法。相比于传统二支决策只能采取接受或拒绝这两种决策策略,三支决策在信息不充分的情况下引入延迟决策,从而避免错误决策可能造成的代价或损失。三支决策是一种典型的粒计算模型,与描述和解... 详细信息

三支决策是一种三分而治的不确定信息处理方法。相比于传统二支决策只能采取接受或拒绝这两种决策策略,三支决策在信息不充分的情况下引入延迟决策,从而避免错误决策可能造成的代价或损失。三支决策是一种典型的粒计算模型,与描述和解决问题的粒结构密切相关。从粒计算的角度来看,多视角和多层次是问题求解的两个基本原则。但是目前已有的四种主要三支决策模型,仅基于多视角粒结构或是多层次粒结构来描述和解决问题,没有将二者有效的结合起来,它们分别是经典三支决策、序贯三支决策、多粒度三支决策和多粒度序贯三支决策。经典三支决策基于单视角单层次的粒结构;序贯三支决策基于单视角多层次的粒结构;多粒度三支决策基于多视角单层次的粒结构;多粒度序贯三支决策也是基于多视角单层次的粒结构,其序贯过程是通过不同的阈值实现的。划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型,能够从多个视角和多个层次来描述和解决问题,同时遵循了多视角和多层次的原则。因此,论文基于划分序乘积空间研究三支决策模型,主要研究内容包括:（1）基于划分序乘积空间,提出了多视角序贯三支决策模型。首先,提出深度优先搜索算法和广度优先搜索算法,以找到划分序乘积空间中的问题求解层。然后针对问题求解层,引入乐观融合策略和悲观融合策略进行问题求解。最后,将两种搜索算法和两种融合策略相结合,提出四种多视角序贯三支决策模型,分别是深度优先乐观多视角序贯三支决策,深度优先悲观多视角序贯三支决策,广度优先乐观多视角序贯三支决策,广度优先悲观多视角序贯三支决策。所提出的四种多视角序贯三支决策模型不仅可以从多个层次进行问题求解,还可以从多个视角进行问题求解。现有的三支决策模型可以视为所提模型的特例,实验结果证明了所提模型的有效性。（2）基于划分序乘积空间的多视角序贯三支决策模型,其划分序乘积空间使用论域上的一个划分来定义一个层次,使用具有线性序关系的多层次来定义一个视角,多个线性序关系的笛卡尔乘积构成划分序乘积空间,它是一个格。当多视角和多层次存在冗余时,会导致划分序乘积空间结构庞大且复杂,造成多视角序贯三支决策模型在进行问题求解时代价较高且效率较低。因此,基于传统启发式属性约简算法,分别定义了视角重要度与层次重要度,在此基础上分别给出了视角约简算法和层次约简算法,对多个视角和每个视角下的多个层次分别进行约简,降低了多视角与多层次的维度,从而简化划分序乘积空间。最后通过实验分析证明了所提算法的有效性。

关键词：三支决策多视角多层次划分序乘积空间约简

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