模糊相关机会规划的蚁群优化算法及收敛性分析.pdfVIP

第35卷第7期自动化学报V0l1．35。No．7

2009年7月ACTAAUTOMATICASINICAJuly．2006

模糊相关机会规划的蚁群优化算法及收敛性分析

薛晗李迅马宏绪

摘要模糊相关机会规划(Fuzzydependent—chanceprogramming，FDCP)其非线性、非凸性及模糊性，对经典的优化

理论提出-r极大的挑战．奉文为解决复杂的模糊相关机会规划问题设计厂一种基于模糊模拟的蚁群优化算法，证明．r该算法的

收敛性，并通过估算期望收敛时问以分析蚁群优化算法的收敛速度．数值案例研究验证了该算法的有效性、稳定性及准确性．

关键词模糊相关机会规划，不确定规划，蚁群优化算法，模糊模拟

中图分类号TP18；O22

FuzzyDependent—chanceProgrammingUsingAntColonyOptimization

AlgorithmandItsConvergence

XUEHanLIXunMAHong-Xu

AbstractThemathematicalproblemsoffuzzydependent—chanceprogramming(FDCP)posesignificantcomputational

challengesduetotheirnon—linear，non—convex，andfuzzynature．Afuzzysimulationbasedalgorithmisdesignedforsolving

therandomFDCPproblem．Theproofofconvergenceisdeveloped．Theconvergencespeedoftheantcolonyoptimization

(ACO)algorithmisanalyzedbyestimatingtheexpectedconvergencetime．Anumericalexampleispresentedtoshow

thepotentialapplicationsoftherandomprogramminga8wellastheefficiency，stabilityandaccuracyoftheproposed

algorithm．

KeywordsFuzzydependent—chanceprogramming(FDCP)，uncertainprogramming，antcolonyoptimization(ACO)

algorithm，fuzzysimulation

模糊规划理论和方法的研究起源于20世纪2000年Liu提出的模糊相关机会规划fFuzzy

70年代Belhnan和Zadeh提出的模糊决策的概dependent—chanceprogramming，FDCP)，即在选

念和模糊环境卜的决策模型[1】．之后许多学者，如择决策时使得事件得到满足的可能性在不确定环境

Ostasiewiez[2』和Zimmermann[引，用不同的方法对卜达到最大[7j_在确定性规划以及期望值模型和机

模糊规划进行研究．基于1978年Zadeh提出的可会约束规划中，对实际问题建模后可行集本质是确

能性理论的可能性分布方法是研究模糊系数型线性定的，这就可能导致所给出的最优解在实际中无法

规划的重要方法．1983年Luhandjula[4_5]和1986执行．而相关机会规划并不假定可行解是确定的，其

年Yazenin[6】等用可能性分布方法研究了模糊线性可行集被描述为所谓不确定环境，虽然也给出一个

规划以及模糊多目标线性规划问题，并根据可能性确定的解，但这个解只是要求往实际问题中尽可能

理论，提出了～系列把模糊系数约束转化为清晰等地执行．

价类的思想．蚁群优化(Antco