分析了产品质量设计中的模糊性和随机性,定义了零缺陷设计的基本概念.并在此基础上提出了基于模糊概率的零缺陷设计原理与方法,建立了相应的数学模型.实例计算证明,该模型具有实际应用价值,利用其进行产品质量设计可以使产品实现质优价廉

1.1随机现象与统计规律性 一、概率论是研究随机现象的数量规律的数学分枝所谓随机现象,就是在基本条件不变的情况下各次实验或观察会得到不同的结果的现象,而且这一结果是不能准确预料的

将一种自适应遗传算法应用于移动机器人路径规划.提出了一种基于几何避障法的初始种群产生算法;设计了基于启发式知识的交叉、变异、求精和删除算子;采用一种新的模糊逻辑控制算法自适应地调节交叉概率和变异概率;对移动机器人离线和在线规划问题进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应遗传算法具有较快的搜索速度、较高的搜索质量以及较强的自适应能力,为移动机器人最优路径规划问题的解决提供了一种新方法

确定性现象: 1.抛一石块观察结局; 2.导体通电考察温度; 3.异性电菏放置一起观察其关系;

在分析产品质量设计基本问题的基础上,根据设计信息的不确定性,利用概率论方法讨论了产品设计的一般原理与方法,并开发出了相应的应用软件QCROD.这一方法的实施可使产品在设计中尽可能消除质量隐患或获得无缺陷产品,因而对于面向市场竞争的新产品开发与设计具有推广应用价值

结合前人的研究成果,推导了矿山地震震级极值的冈贝尔Ⅰ型分布,给出了其参数确定方法.在简要介绍老虎台矿矿山地震活动的构造及物理背景后,将震级极值分布应用于老虎台矿月最大震级的概率预测实践结果表明,用这种方法预测的月最大震级概率分布与实际记录的矿震月最大震级分布一致

将模糊控制思想引人到遗传算法中,进行交叉概率Pc和变异概率Pm的整定工作,并在此基础上提出了一种基于模糊控制的遗传算法——模糊遗传算法.仿真结果表明:该算法不仅能提高解的质量,而且能加速解的收敛速度

提出了一种自适应遗传算法,并成功应用于车辆最短路径规划算法中.所采用的编码方式、交叉及变异算子等均针对最短路径规划问题而专门设计;同时,提出了一种新的交叉概率、变异概率在线自适应调整策略,以便提高遗传算法的搜索速度和搜索质量.将该算法同Dijkstra算法、A*算法进行了仿真比较.对五种不同情况的仿真研究结果表明:同Dijkstra算法相比,该自适应遗传算法可以减少搜索到最短路径的时间;同A*算法相比,该自适应遗传算法则可以搜索到更多的最短路径

第一节 频率、概率与概率分布 第二节 抽样分布 第三节 总体参数估计 第四节 抽样设计

基于遗传算法的基本原理,提出一种改进的遗传算法,将模糊控制思想与小生境技术引入到其中,从而保护种群的多样性,同时使每代最优解得以保存．遗传算法加入小生境技术后虽可保持种群群体的多样性,但是不可避免的会产生部分个体的早熟以及陷入局部最优,于是加入模糊控制思想,对种群的交叉概率Pc和变异概率Pm进行模糊控制,以此为基础,形成了一种新型的模糊控制小生境遗传算法．最后通过对三个典型函数的数值分析证明了该方法的有效性和可行性．