多目标学习器与灾害天气预报系统
基于多目标进化算法、机器学习等智能算法,开发出具有智能体行为的系统,从而提高了预报能力和预测结果的可理解性。对于具有非线性、连续、不稳定、异常、小概率、突变性的灾害天气(高温、干旱、洪涝、台风)做出中长期预测。列如对浙江北部地区高温(酷暑)天气预报准确率为87%,预报提前可达7个月。智能体行为表现在,系统可以自动学习人工长期的专业预报经验,对于预报结果很容易进行诊断,达到防灾减灾的目的。
物联网物流优化
物流运输问题通常为多目标优化问题,而多目标优化问题的理论研究和应用还处于初期阶段。本所采用了保非支配集机制,同时还涉及到:生成树编码方式,有导师的聚类算法、矢量信任度法则、浓度抑制、记忆池、特征线性和非特征线性变换以及选择和提取的熵理论、规则提取和决策融合等,得到成果明显优于著名的m-GA和st-GA算法。