Process Control and Intelligent Algorithms of Network Optimization Problems under Uncertain System

机译：不确定系统下网络优化问题的过程控制与智能算法

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The establishment of network optimization model under uncertain systems and intelligent algorithms mainly based on the theory of uncertainty with random variables or fuzzy variables of basic network optimization problems, such as the shortest path problem, minimum spanning tree problems, and transportation problems were studied. For the intelligent optimization algorithms, such as artificial neural networks, evolutionary computation, swarm intelligence (e.g. ant colony optimization, particle swarm optimization, etc.), artificial immune systems, making network optimization based on uncertain system model of the theory, including parameter selection, hybrid intelligent algorithm design. Intelligent design has been calculated in principle on the basis of efforts to put forward new intelligent optimization algorithms. Overcome the current difficulties encountered in intelligent computing problems, and make a reasonable explanation based on mathematical theory, algorithm in the full network optimization model of effectiveness uncertain.

机译：研究了基于不确定性理论的不确定系统和智能算法下的网络优化模型的建立，该不确定性具有随机变量或模糊变量的基本网络优化问题，如最短路径问题，最小生成树问题和运输问题。对于智能优化算法，例如人工神经网络，进化计算，群体智能（例如蚁群优化，粒子群优化等），人工免疫系统，基于不确定性理论的系统模型进行网络优化，包括参数选择，混合智能算法设计。原则上，在提出新的智能优化算法的基础上，对智能设计进行了计算。克服当前在智能计算中遇到的难题，并基于数学理论，算法对全网优化模型中的有效性做出不确定的合理解释。

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来源
《International conference on electronic engineering, communication and management;EECM 2011》|2011年|p.51-56|共6页
会议地点
作者
Jing Zhang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类通信;
关键词
intelligent algorithms; fuzzy control; uncertain theory; network optimization;

机译：智能算法;模糊控制不确定理论网络优化;

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