隨機模糊時變網路最短路徑問題研究

《隨機模糊時變網路最短路徑問題研究》是依託天津理工大學，由黃瑋擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：隨機模糊時變網路最短路徑問題研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：黃瑋
• 依託單位：天津理工大學

項目摘要

不確定環境下的時變網路最短路徑問題在通信、計算機、智慧型交通等多個領域有著廣泛的套用，其中時變網路中的不確定性往往被傳統的看成隨機性。本項目擬將隨機性推廣至隨機模糊性，圍繞單目標隨機模糊時變網路最短路徑問題、多目標隨機模糊時變網路最短路徑問題和線上的隨機模糊時變網路最短路徑問題三個嶄新的問題展開研究。為此，我們擬對上述三個問題分別進行形式化建模並設計相應的模型求解算法。本項目研究的最短路徑問題比已知不確定網路最短路徑問題更具有普遍性，具有一定的理論意義。項目研究成果不但可以直接用於通信領域，而且還可以平行推廣至智慧型交通等多個科學研究領域，具有潛在的套用價值。

結題摘要

不確定環境下的時變網路最短路徑問題在網路通信、智慧型交通、計算機等多個研究領域有著廣泛的套用。對於時變網路的不確定性，國內外傳統上通常將其看成隨機性。我們將隨機性推廣至隨機模糊性，對隨機模糊時變網路的最短路徑問題進行了深入研究。首先，運用數學領域的機率論、模糊集合論、以及隨機模糊理論的最新研究成果，首次對隨機模糊時變網路最短路徑問題進行了形式化描述和數學建模，成功提出隨機時變網路和模糊時變網路最短路徑的一般化推廣模型。其次，通過數學領域的隨機模糊模擬，計算機人工智慧領域的神經網路、智慧型計算等技術，提出滿足一定條件下能保證收斂的新遺傳算法，提出高效並行的時延神經網路等一系列隨機模糊時變網路最短路徑模型的求解算法，較為成功的克服了已知數學方法難以求解隨機模糊時變網路最短路徑最佳化模型的困難。本項目研究不但成功解決隨機模糊時變網路形式化建模和模型求解問題，而且相關成果也促進了人工智慧領域某些問題的解決。研究成果以論文長文形式在智慧型交通領域國際權威期刊，模糊領域國際權威期刊,以及神經網路領域知名期刊等多個國際期刊發表。已發表或錄用論文16篇，其中SCI檢索7篇，EI檢索4篇。