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演化动态优化中的机器学习策略述评 预览
1
作者 朱涛 刘浩杰 《南华大学学报:自然科学版》 2019年第1期80-87,共8页
综述了结合机器学习策略的演化动态优化研究,从数据、预测最优解位置、改进演化算法搜索等方面讨论分析了该领域的研究现状和关键技术,并总结了该领域目前存在问题和挑战。
关键词 演化动态优化 学习策略 演化算法
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多目标进化算法性能评价指标综述 预览 被引量:1
2
作者 胡涵 李振宇 《软件导刊》 2019年第9期1-4,共4页
多目标进化算法常用于解决较复杂的多目标优化问题,该类算法是基于种群的进化算法,通过产生一组近似Pareto最优解集满足决策者偏好。介绍了多目标优化问题背景知识及相关定义,根据评价指标衡量解集特性,将现有算法性能评价指标分为3类... 多目标进化算法常用于解决较复杂的多目标优化问题,该类算法是基于种群的进化算法,通过产生一组近似Pareto最优解集满足决策者偏好。介绍了多目标优化问题背景知识及相关定义,根据评价指标衡量解集特性,将现有算法性能评价指标分为3类并分别进行阐述,分析、比较其特点与区别。 展开更多
关键词 多目标优化 进化算法 评价指标 最优解集
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多收率约束的催化裂化反再系统改进差分进化操作优化 预览
3
作者 曹蓓 陈庆达 丁进良 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1207-1216,共10页
针对现有催化裂化(FCC)装置操作优化中未根据市场需求考虑多产品收率约束的问题,本文提出了一种求解多产品收率约束催化裂化反再系统操作优化的改进差分进化(iDE)算法.首先针对FCC操作优化中约束多和不同操作变量的可行范围差异大的特点... 针对现有催化裂化(FCC)装置操作优化中未根据市场需求考虑多产品收率约束的问题,本文提出了一种求解多产品收率约束催化裂化反再系统操作优化的改进差分进化(iDE)算法.首先针对FCC操作优化中约束多和不同操作变量的可行范围差异大的特点,设计了一种协同交互变异策略产生变异个体,以提高算法的开发和探索能力;其次提出了一种具有修复功能的参数自适应策略来更新变异因子和交叉因子.此外考虑到FCC操作优化具有时效强的特点,提出了对每一代种群中最好个体实施加强搜索的方法,以提高算法的收敛速度.仿真结果表明:在求解多产品收率的FCC反再系统操作优化问题上,该算法具有较强的全局寻优能力、鲁棒性以及较快的收敛速度. 展开更多
关键词 催化裂化 进化算法 操作优化 差分进化 协同变异 加强搜索
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基于深度学习和进化计算的外汇预测与投资组合优化 预览 被引量:1
4
作者 李章晓 宋微 田野 《郑州大学学报:工学版》 CAS 北大核心 2019年第1期92-96,共5页
利用深度学习和进化计算技术来分别实现对外汇价格的预测与投资组合优化.首先,利用循环神经网络建立汇率预测模型,用来预测外汇产品的价格并计算期望收益率.接着建立了一个双目标的投资组合模型,即最大化期望收益率与最小化风险.为了更... 利用深度学习和进化计算技术来分别实现对外汇价格的预测与投资组合优化.首先,利用循环神经网络建立汇率预测模型,用来预测外汇产品的价格并计算期望收益率.接着建立了一个双目标的投资组合模型,即最大化期望收益率与最小化风险.为了更接近真实的外汇交易市场,该模型中允许买空与卖空,并考虑了点差对收益的影响.基于多个外汇产品的期望收益率与投资组合模型,利用多目标进化算法来搜索出最优的投资组合.在多个外汇产品的真实历史数据上的结果表明,该方法能够实现在外汇交易市场中的盈利. 展开更多
关键词 外汇预测 投资组合优化 循环神经网络 进化算法
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基于Agent和进化计算的ATM系统的效能评估方法分析 预览
5
作者 牛田田 陈亚青 《价值工程》 2019年第11期56-58,共3页
空中交通管理(ATM)系统是空管人员管理空中交通的信息处理系统,其管理效率和质量受到多方面因素的影响,如航空公司等各参与者的约束、支持ATM系统运行的技术基础设施和管制员等人为因素,因此很难判断某一因素的改变对ATM系统整体效能的... 空中交通管理(ATM)系统是空管人员管理空中交通的信息处理系统,其管理效率和质量受到多方面因素的影响,如航空公司等各参与者的约束、支持ATM系统运行的技术基础设施和管制员等人为因素,因此很难判断某一因素的改变对ATM系统整体效能的影响。本文提出了一种结合多学科、创新的ATM系统管理方法,通过基于Agent的解决方案和创建ATM系统管理模型,并引入进化算法对模型进行优化,利用灵敏度分析对ATM系统效能进行评估,使其能够满足更高的运行目标需求。 展开更多
关键词 ATM系统 基于AGENT 进化算法 灵敏度分析
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基于改进弹丸追踪法的舰炮校射方法研究 预览
6
作者 陈维义 程晗 +1 位作者 刘国强 徐义桂 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2019年第5期10-14,共5页
根据外弹道模型的性质和校射的实际需求,利用NAGA-Ⅱ算法实现了利用弹丸的跟踪数据对射击诸元的计算;仿真试验的结果表明:改进的弹丸追踪法校射在连续射击中能更有效地对射击结果进行修正,当连续射击次数足够大时,能使脱靶量绝对值降低... 根据外弹道模型的性质和校射的实际需求,利用NAGA-Ⅱ算法实现了利用弹丸的跟踪数据对射击诸元的计算;仿真试验的结果表明:改进的弹丸追踪法校射在连续射击中能更有效地对射击结果进行修正,当连续射击次数足够大时,能使脱靶量绝对值降低约17%,提高射击精度。 展开更多
关键词 兵器科学与技术 舰炮武器系统 射击诸元误差 弹丸追踪法校射 进化算法
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基于差分进化算法的自主式水下航行器在时变水下环境中的快速路径规划方法 预览
7
作者 S.MahmoudZadeh D.M.W Powers +2 位作者 A.M.Yazdani K.Sammut A.Atyabi 《船舶与海洋工程学报:英文版》 CSCD 2018年第4期585-591,共7页
Robust and efficient AUV path planning is a key element for persistence AUV maneuvering in variable underwater environments.To develop such a path planning system,in this study,differential evolution(DE)algorithmis em... Robust and efficient AUV path planning is a key element for persistence AUV maneuvering in variable underwater environments.To develop such a path planning system,in this study,differential evolution(DE)algorithmis employed.The performance of the DE-based planner in generating time-efficient paths to direct the AUV from its initial conditions to the target of interest is investigated within a complexed 3D underwater environment incorporated with turbulent current vector fields,coastal area,islands,and static/dynamic obstacles.The results of simulations indicate the inherent efficiency of the DE-based path planner as it is capable of extracting feasible areas of a real map to determine the allowed spaces for the vehicle deployment while coping undesired current disturbances,exploiting desirable currents,and avoiding collision boundaries in directing the vehicle to its destination.The results are implementable for a realistic scenario and on-board real AUVas the DE planner satisfies all vehicular and environmental constraints while minimizing the travel time/distance,in a computationally efficient manner. 展开更多
关键词 Path planning Differential evolution AUTONOMOUS UNDERWATER vehicles EVOLUTIONARY algorithms OBSTACLE AVOIDANCE
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Polygene-based evolutionary algorithms with frequent pattern mining
8
作者 Shuaiqiang WANG Yilong YIN 《中国计算机科学前沿:英文版》 SCIE EI CSCD 2018年第5期950-965,共16页
关键词 进化算法 多基因 采矿 进化过程 框架包 EA 兼容机 精确性
一种基于多目标优化的卫星周期性持续观测任务规划方法 被引量:1
9
作者 王凌峰 陈兆荣 +1 位作者 陈浩 陈宏盛 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第6期1366-1371,共6页
随着各领域对卫星遥感数据需求的日益深入,用户不再满足于卫星对地面目标单次观测所获得的遥感数据,而是希望组网卫星能够对目标进行周期性持续观测,以实现目标态势定期刷新.这对卫星任务规划研究提出了更高的要求,传统的多星多目标任... 随着各领域对卫星遥感数据需求的日益深入,用户不再满足于卫星对地面目标单次观测所获得的遥感数据,而是希望组网卫星能够对目标进行周期性持续观测,以实现目标态势定期刷新.这对卫星任务规划研究提出了更高的要求,传统的多星多目标任务规划方法均假设目标一旦被观测即任务完成,难以适应周期性持续观测任务规划场景.本文分析了组网卫星周期性持续观测任务规划问题,建立了约束满足问题模型.基于分解的多目标进化算法框架,提出了组网卫星周期性持续观测任务规划方法,从观测周期超时程度和卫星能量消耗等两个维度进行多目标优化求解.最后,通过仿真实验,验证了该方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 组网卫星 成像任务规划 周期性持续观测 多目标优化 进化算法
旅行商问题的一种高效近似算法及其排考应用 被引量:1
10
作者 袁志 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第1期56-60,共5页
要为解决现实应用中的类似于小规模旅行商问题的组合优化问题,提出了一种新的近似算法-群体竞争搜索算法(PCS).使用了一种新的局部搜索算子2e/lp-opt,并按照“搜索-选优-变异-搜索”的迭代策略设计了群体竞争搜索算法,与CLK算法... 要为解决现实应用中的类似于小规模旅行商问题的组合优化问题,提出了一种新的近似算法-群体竞争搜索算法(PCS).使用了一种新的局部搜索算子2e/lp-opt,并按照“搜索-选优-变异-搜索”的迭代策略设计了群体竞争搜索算法,与CLK算法进行了比较,对于280城市以下的旅行商问题,在计算速度和计算结果两方面都有较好表现.将高校排考中的场次排序优化问题转化为TSP并用算法求解,能在1秒内得到大幅改进的结果. 展开更多
关键词 旅行商问题 局部搜索 群体进化算法 排考
绿色住区参数化优化设计平台的开发进展与展望 预览 被引量:2
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作者 吴杰 张宇峰 +1 位作者 吴扬 林宇 《南方建筑》 2018年第2期30-36,共7页
绿色住区设计是建设宜居城市和实现节能减排目标的重要手段与方法。文章首先回顾绿色住区参数化优化设计方法及平台概况,在此基础上,重点介绍平面生成、噪声计算、通风计算、可视度计算等新增功能和天空遮挡算法升级,以及广州市的工程应... 绿色住区设计是建设宜居城市和实现节能减排目标的重要手段与方法。文章首先回顾绿色住区参数化优化设计方法及平台概况,在此基础上,重点介绍平面生成、噪声计算、通风计算、可视度计算等新增功能和天空遮挡算法升级,以及广州市的工程应用,最后展望平台研发与应用的未来发展方向。 展开更多
关键词 多目标优化 绿色住区 参数化设计 进化算法
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基于多点非均匀变异的多目标极值优化算法研究 预览
12
作者 陈小波 叶铁丰 +2 位作者 郑明 潘锡杰 吴烈 《计算机测量与控制》 2018年第8期147-151,157共6页
多目标进化算法因其在解决含有多个矛盾目标函数的多目标优化问题中的强大处理能力,正受到越来越多的关注与研究;极值优化作为一种新型的进化算法,已在各种离散优化、连续优化测试函数以及工程优化问题中得到了较为成功的应用,但有关多... 多目标进化算法因其在解决含有多个矛盾目标函数的多目标优化问题中的强大处理能力,正受到越来越多的关注与研究;极值优化作为一种新型的进化算法,已在各种离散优化、连续优化测试函数以及工程优化问题中得到了较为成功的应用,但有关多目标EO算法的研究却十分有限;将采用Pareto优化的基本原理引入到极值优化算法中,提出一种求解连续多目标优化问题的基于多点非均匀变异的多目标极值优化算法;通过对6个国际公认的连续多目标优化测试函数的仿真实验结果表明:文章提出算法相比NSGA-II、PAES、SPEA和SPEA2等经典多目标优化算法在收敛性和分布性方面均具有优势。 展开更多
关键词 多目标优化 进化算法 极值优化 多点非均匀变异
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On the selection of solutions for mutation in differential evolution
13
作者 Yong WANG Zhi-Zhong LIU +2 位作者 Jianbin LI Han-Xiong LI Jiahai WANG 《中国计算机科学前沿:英文版》 SCIE EI CSCD 2018年第2期297-315,共19页
关键词 进化算法 微分 优化问题
特征选择稳定性研究综述 预览 被引量:2
14
作者 刘艺 曹建军 +1 位作者 刁兴春 周星 《软件学报》 CSCD 北大核心 2018年第9期2559-2579,共21页
随着大数据的发展和机器学习的广泛应用,各行业的数据量呈现大规模的增长,高维性是这些数据的重要特点,采用特征选择对高维数据进行降维是一种预处理方法.特征选择稳定性是其中重要的研究内容,它是指特征选择方法对训练样本的微小扰动... 随着大数据的发展和机器学习的广泛应用,各行业的数据量呈现大规模的增长,高维性是这些数据的重要特点,采用特征选择对高维数据进行降维是一种预处理方法.特征选择稳定性是其中重要的研究内容,它是指特征选择方法对训练样本的微小扰动具有一定鲁棒性.提高特征选择稳定性有助于发现相关特征,增强特征可信度,进一步降低开销.在回顾现有特征选择稳定性提升方法的基础上对其进行分类,分析比较各类方法的特点和适用范围,总结特征选择稳定性中的相关评估工作,并通过实验剖析其中稳定性度量指标的性能,进而对比4种集成方法的效用.最后讨论当前工作的局限性,指出未来的研究方向. 展开更多
关键词 高维数据 特征选择 稳定性 稳定性指标 集成选择 演化算法
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Evolutionary Algorithms in Software Defined Networks: Techniques, Applications, and Issues 预览
15
作者 LIAO Lingxia Victor C. M. Leung LAI Chin-Feng 《中兴通讯技术:英文版》 2017年第3期20-36,共17页
A software defined networking (SDN) system has a logically centralized control plane that maintains a global network view and enables network-wide management, optimization, and innovation. Network-wide management and ... A software defined networking (SDN) system has a logically centralized control plane that maintains a global network view and enables network-wide management, optimization, and innovation. Network-wide management and optimization problems are typically very complex with a huge solution space, large number of variables, and multiple objectives. Heuristic algorithms can solve these problems in an acceptable time but are usually limited to some particular problem circumstances. On the other hand, evolutionary algorithms (EAs), which are general stochastic algorithms inspired by the natural biological evolution and/or social behavior of species, can theoretically be used to solve any complex optimization problems including those found in SDNs. This paper reviews four types of EAs that are widely applied in current SDNs: Genetic Algorithms (GAs), Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO), and Simulated Annealing (SA) by discussing their techniques, summarizing their representative applications, and highlighting their issues and future works. To the best of our knowledge, our work is the first that compares the techniques and categorizes the applications of these four EAs in SDNs. 展开更多
关键词 SDN EVOLUTIONARY ALGORITHMS Genetic ALGORITHMS Particle SWARM OPTIMIZATION Ant COLONY OPTIMIZATION Simulated ANNEALING
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快速负荷波动下支持最优潮流的进化型多任务处理架构 预览
16
作者 L. P. M. I. Sampath Abhishek Gupta +1 位作者 Yew-Soon Ong H. B. Gooi 《南方电网技术》 北大核心 2017年第10期103-114,共12页
电力系统运行规划主要使用以小时为单位运行的机组组合。目前,可再生能源在用户侧的渗透率越来越高,导致电力系统负荷产生巨大波动。因此,为了维持电力系统运行的经济性和安全需求、确保电力供应的可靠性,我们有必要进行以小时为间... 电力系统运行规划主要使用以小时为单位运行的机组组合。目前,可再生能源在用户侧的渗透率越来越高,导致电力系统负荷产生巨大波动。因此,为了维持电力系统运行的经济性和安全需求、确保电力供应的可靠性,我们有必要进行以小时为间隔的最优潮流计算,并且考虑各种可能情况。传统的元启发法比较适合解决最优潮流问题,但是由于耗时太长,实际上并不实用。为此,本文提出了一种进化型多任务处理架构,根据不同负荷需求并行处理多个最优潮流问题。仿真结果表明该架构极大地提升了进化算法在最优潮流问题的利用率,与正统进化算法相比具有更快的计算速度。 展开更多
关键词 进化算法 进化型多任务处理 元启发 最优潮流
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基于模糊决策与进化算法的生产设备布局优化 预览 被引量:1
17
作者 高贵兵 岳文辉 张道兵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第17期241-248,共8页
为解决复杂情况下制造系统的生产设备布局优化问题,提出了一种将模糊决策与进化算法相结合的设备布局优化方法。进一步完善了优化模型,优化目标包括总成本最小、设备相邻要求最大化和面积利用率最大化等优化目标;其中总成本最小目标... 为解决复杂情况下制造系统的生产设备布局优化问题,提出了一种将模糊决策与进化算法相结合的设备布局优化方法。进一步完善了优化模型,优化目标包括总成本最小、设备相邻要求最大化和面积利用率最大化等优化目标;其中总成本最小目标考虑了物料搬运成本,设备重置导致的设备拆装、移动成本,生产停工造成的产能损失成本。该方法考虑了用户对于成本、利用率及相邻性要求等存在的满意度、优先度等模糊情况,基于模糊决策理论,对多目标优化模型进行了模糊化处理,设计了模糊适应度函数,用以根据用户的优先关系评价pareto解集。基于求解模型的特点,对多目标进化算法的染色体编码方式与交叉、变异等遗传操作方式进行改进,以提高求解该模型的实用性与效率。最后以实际案例的优化结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 模糊决策 进化算法 布局优化 多目标优化
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船舶航迹建模中进化算法建模与仿真 预览
18
作者 杜莹 赵元 黎虹 《舰船科学技术》 北大核心 2017年第20期16-18,共3页
近年来,船舶航迹自动控制在船舶航行中发挥着越来越重要的作用,如何从稳定性、经济性和安全性等方面提升船舶航迹控制性能是人们研究的重点。本文对船舶运动模型、外干扰模型进行深入研究,在此基础上,提出了以混沌进化算法为基础的船舶... 近年来,船舶航迹自动控制在船舶航行中发挥着越来越重要的作用,如何从稳定性、经济性和安全性等方面提升船舶航迹控制性能是人们研究的重点。本文对船舶运动模型、外干扰模型进行深入研究,在此基础上,提出了以混沌进化算法为基础的船舶航迹控制模型。 展开更多
关键词 航迹建模 进化算法 数学建模
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Solving Service Selection Problem Based on a Novel Multi-Objective Artificial Bees Colony Algorithm
19
作者 黄利萍 张斌 +2 位作者 苑勋 张长胜 高岩 《上海交通大学学报:英文版》 EI 2017年第4期474-480,共7页
Service computing is a new paradigm and has been widely used in many fields. The multi-objective service selection is a basic problem in service computing and it is non-deterministic polynomial(NP)-hard. This paper pr... Service computing is a new paradigm and has been widely used in many fields. The multi-objective service selection is a basic problem in service computing and it is non-deterministic polynomial(NP)-hard. This paper proposes a novel multi-objective artificial bees colony(n-MOABC) algorithm to solve service selection problem. A composite service instance is a food source in the algorithm. The fitness of a food source is related to the quality of service(QoS) attributes of a composite service instance. The search strategy of the bees are based on dominance. If a food source has not been updated in successive maximum trial(Max Trial) times, it will be abandoned. In experiment phase, a parallel approach is used based on map-reduce framework for n-MOABC algorithm. The performance of the algorithm has been tested on a variety of data sets. The computational results demonstrate the effectiveness of our approach in comparison to a novel bi-ant colony optimization(NBACO)algorithm and co-evolution algorithm. 展开更多
增量极坐标编码的贝赛尔曲线智能优化算法 预览
20
作者 肖琴 张永韡 汪镭 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期841-847,共7页
针对基于统计的隶属度函数确定方法进行了改进,使用贝塞尔曲线作为隶属度函数的上升或下降沿,使隶属度函数可以经过统计结果规定的任意中间点。使用新的增量极坐标编码对贝塞尔曲线控制点进行表达,解决了传统贝塞尔曲线优化中的控制... 针对基于统计的隶属度函数确定方法进行了改进,使用贝塞尔曲线作为隶属度函数的上升或下降沿,使隶属度函数可以经过统计结果规定的任意中间点。使用新的增量极坐标编码对贝塞尔曲线控制点进行表达,解决了传统贝塞尔曲线优化中的控制点约束问题。采用差分进化算法对贝塞尔曲线控制点进行优化,可智能拟合经过任意点的最佳贝塞尔曲线。算法可扩展到任意阶贝塞尔曲线,所得隶属度函数较非贝塞尔曲线方法更为合理。 展开更多
关键词 隶属度函数 贝塞尔曲线 差分进化算法 曲线拟合 优化算法 模糊分类 模糊统计 进化计算
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