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基于ASAPSO混合算法的双脉冲变轨拦截轨迹优化
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作者 杨慧婷 王庆辉 《空间控制技术与应用》 北大核心 2025年第1期75-84,共10页
针对航天器Lambert双脉冲变轨拦截问题,引入一种自适应模拟退火粒子群(ASAPSO)算法,旨在通过优化两次脉冲的速度增量总和,以实现航天器变轨所需的最小燃料消耗.首先,基于Lambert固定时间飞行定理构建了变轨拦截的数学模型,假设航天器在... 针对航天器Lambert双脉冲变轨拦截问题,引入一种自适应模拟退火粒子群(ASAPSO)算法,旨在通过优化两次脉冲的速度增量总和,以实现航天器变轨所需的最小燃料消耗.首先,基于Lambert固定时间飞行定理构建了变轨拦截的数学模型,假设航天器在沿初始轨道飞行一周内机动追逐目标,将两次脉冲变轨的时刻设为决策变量,将燃料消耗量作为适应度函数,并采用ASAPSO混合算法作为优化策略.其次,为了验证ASAPSO算法的有效性,针对同一模型分别采用了传统粒子群算法(PSO)、模拟退火粒子群算法(SAPSO)以及强化学习粒子群算法(RLPSO)进行优化,对比发现ASAPSO算法在较少的迭代次数内就能快速收敛至全局最优解,极大地减少了处理轨道拦截问题的计算量和时间.该算法结合了PSO的全局搜索能力和SA的局部优化特性,为航天器Lambert双脉冲变轨拦截问题提供了一种更为高效、精确的解决方案. 展开更多
关键词 Lambert变轨拦截 粒子群算法 模拟退火算法 参数自适应
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基于LASSO-ASAPSO-LSTM的双曲拱坝缺失位移数据恢复
2
作者 黄民水 邓志航 张健蔚 《水电能源科学》 北大核心 2024年第12期128-132,共5页
由于设备故障或无线传输过程中的数据包丢失等原因,存在数据缺失现象,导致大坝的安全评估无法得到保障。为此,提出了一种基于深度学习的双曲拱坝缺失位移数据恢复模型,采用最小绝对值收缩和选择算子法(LASSO回归算法)从建立的18个大坝... 由于设备故障或无线传输过程中的数据包丢失等原因,存在数据缺失现象,导致大坝的安全评估无法得到保障。为此,提出了一种基于深度学习的双曲拱坝缺失位移数据恢复模型,采用最小绝对值收缩和选择算子法(LASSO回归算法)从建立的18个大坝位移影响因子中筛选出影响较为显著的环境因子;基于长短期记忆神经网络(LSTM)搭建了大坝缺失数据恢复模型;采用自适应模拟退火粒子群算法(ASAPSO)对LSTM的3个超参数进行了优化;最后,依托湖南省资兴市东江大坝累计14年(2000~2014年)的监测数据,对所提方法的计算精度和计算效率进行了验证。结果表明,ASAPSO的引入使该模型的恢复精度和效率优于常规的机器学习算法,为大坝安全监测缺失数据的准确恢复提供了有力工具。 展开更多
关键词 混凝土双曲拱坝 缺失位移恢复 长短期记忆神经网络 结构健康监测 LASSO回归 自适应模拟退火粒子群算法
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基于IPSO算法优化SVM的睡眠分期模型
3
作者 张宇 白国长 王成 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第8期138-142,共5页
针对目前睡眠分期中存在的依赖人工判别效率低、睡眠分期精度不高等问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法优化支持向量机(IPSO-SVM)的睡眠分期模型,通过脑电(EEG)信号对睡眠过程进行准确分期。首先,对EEG信号进行滤波、分段等预处理;... 针对目前睡眠分期中存在的依赖人工判别效率低、睡眠分期精度不高等问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法优化支持向量机(IPSO-SVM)的睡眠分期模型,通过脑电(EEG)信号对睡眠过程进行准确分期。首先,对EEG信号进行滤波、分段等预处理;其次,提取EEG信号的时域、频域、非线性特征;最后,通过IPSO-SVM算法建立睡眠分期模型。该模型在PSO算法中引入模拟退火算法来提升算法的搜索能力,同时引入惯性权重自适应变异使粒子能够跳出局部最优解。使用ISRUC-Sleep数据集的前6位受试者数据对IPSO-SVM分类模型进行验证。结果表明:IPSO-SVM模型的平均睡眠分期准确率为92.34%,K系数为0.88,改进的睡眠分期模型具有较高的准确率和系统稳定性。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 支持向量机 模拟退火 自适应变异
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基于模拟退火遗传算法的舰船编队网络优化调度方法
4
作者 陆青梅 赵山林 高媛 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第10期155-160,共6页
舰船编队网络是一个复杂的通信系统,为减少通信延迟,确保信息的及时传递,提高整个编队的反应速度和作战效能,提出基于模拟退火遗传算法的舰船编队网络优化调度方法。以最小通信总延迟与总能耗为目标函数,通过设置约束条件,建立舰船编队... 舰船编队网络是一个复杂的通信系统,为减少通信延迟,确保信息的及时传递,提高整个编队的反应速度和作战效能,提出基于模拟退火遗传算法的舰船编队网络优化调度方法。以最小通信总延迟与总能耗为目标函数,通过设置约束条件,建立舰船编队网络优化调度模型。利用模拟退火遗传算法求解调度模型,实现最小通信总延迟与总能耗的舰船编队网络优化调度。实验结果表明,应用本文方法后,舰船编队网络的通信总延迟在0~80 ms之间,能耗保持在580 kWh以下。说明本文方法可以有效提升舰船编队网络通信的稳定性和效率,显著增强了编队的作战适应性和应变能力,为海军作战和海上安全提供更为可靠的支撑。 展开更多
关键词 模拟退火 遗传算法 舰船编队网络 优化调度 适应性 应变能力
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基于改进乌燕鸥算法同步优化SVM的特征选择
5
作者 赵小强 缐文霞 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第3期89-98,共10页
针对支持向量机(SVM)中特征选择和参数优化对分类精度有较大影响的问题,提出了一种基于改进乌燕鸥算法同步优化SVM的特征选择算法.首先利用Tent混沌映射对乌燕鸥种群初始化,增加种群多样性,在此基础上引入余弦自适应并结合模拟退火算法... 针对支持向量机(SVM)中特征选择和参数优化对分类精度有较大影响的问题,提出了一种基于改进乌燕鸥算法同步优化SVM的特征选择算法.首先利用Tent混沌映射对乌燕鸥种群初始化,增加种群多样性,在此基础上引入余弦自适应并结合模拟退火算法,避免乌燕鸥算法陷入局部最优的缺陷,增强算法全局搜索能力,提高收敛精度;其次将改进算法同特征选择和支持向量机相结合,同步优化二进制特征选择和SVM的参数;最后在10个标准数据集上进行特征选择仿真对比实验,实验结果表明相比原始算法及其他对比优化算法,所提算法能有效降低数据维度,提高分类准确率. 展开更多
关键词 乌燕鸥优化算法 余弦自适应 模拟退火算法 支持向量机 特征选择
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基于遗传模拟退火算法的多船避碰决策
6
作者 时光志 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第9期154-159,共6页
针对开阔水域的多船避碰问题,本文提出一种遗传模拟退火(Genetic Simulated Annealing Algorithm,GSA)算法。通过引入自适应遗传算子,实现交叉和变异算子的动态修正,避免算法过早收敛;将模拟退火算法嵌入遗传算法中,增强算法的局部搜索... 针对开阔水域的多船避碰问题,本文提出一种遗传模拟退火(Genetic Simulated Annealing Algorithm,GSA)算法。通过引入自适应遗传算子,实现交叉和变异算子的动态修正,避免算法过早收敛;将模拟退火算法嵌入遗传算法中,增强算法的局部搜索能力。将船舶会遇态势、船舶相对运动模型和船舶碰撞危险度作为基础,考虑船舶安全性、航行经济性和避碰规则构建目标函数。设计了三船和四船会遇实验,并将GSA与标准遗传算法进行对比,实验结果表明,相比于标准遗传算法,GSA算法在多船避碰中能够更快更好地找到避碰路径。 展开更多
关键词 多船避碰 自适应遗传算子 遗传模拟退火算法
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优先配送绿色VRP的混合启发式求解算法 被引量:1
7
作者 崔焕焕 官礼和 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第2期413-423,共11页
考虑物流配送中部分客户货物存在不可混装的问题,在传统同时取送绿色车辆路径问题基础上,根据客户需求将客户划分为优先配送、非优先只取不送、非优先有取有送3种类型,并建立最小化总成本的单目标非线性优化模型。基于模拟退火和自适应... 考虑物流配送中部分客户货物存在不可混装的问题,在传统同时取送绿色车辆路径问题基础上,根据客户需求将客户划分为优先配送、非优先只取不送、非优先有取有送3种类型,并建立最小化总成本的单目标非线性优化模型。基于模拟退火和自适应大邻域搜索算法设计了一种混合启发式求解方法,采用改进的节约算法构造初始解,在模拟退火算法框架中利用5种破坏算子和2种修复算子进行自适应大邻域搜索,直至稳定。仿真结果表明:所提算法能有效降低总成本和减少车辆数,且具有较快的收敛速度和较强的稳定性。 展开更多
关键词 绿色车辆路径问题 同时取送货 节约算法 模拟退火 自适应大邻域搜索
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考虑充电负荷时空分布特性的EV充电站规划
8
作者 左逸凡 李伟豪 杨伟 《电测与仪表》 北大核心 2025年第3期1-9,共9页
针对电动汽车(electric vehicle,EV)充电站选址定容问题,提出了一种考虑充电负荷时空分布特性的EV充电站规划模型。首先,通过动态Floyd算法结合拉丁超立方抽样法(latin hypercube sampling,LHS)建立了EV的时空充电负荷预测模型。其次,... 针对电动汽车(electric vehicle,EV)充电站选址定容问题,提出了一种考虑充电负荷时空分布特性的EV充电站规划模型。首先,通过动态Floyd算法结合拉丁超立方抽样法(latin hypercube sampling,LHS)建立了EV的时空充电负荷预测模型。其次,从用户满意度的角度出发,以EV充电站和用户双方的成本最小为目标,采用Voronoi图与自适应模拟退火粒子群优化(adaptive simulated annealing particle swarm optimiza-tion,ASAPSO)算法确定充电站的服务范围、最优数量/位置以及各站点快充/慢充充电桩配置数目,建立了EV充电站选址定容模型。最后,通过对北方某市的部分城区进行规划,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 EV充电站 时空充电负荷预测 选址定容 自适应模拟退火粒子群优化算法
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基于自适应模拟退火优化算法的车轮阻风板降阻分析
9
作者 古静 陈亿 +3 位作者 杜亚非 黄维杰 张全周 王庆洋 《汽车技术》 北大核心 2025年第6期54-62,共9页
为高效优化汽车底部流场和降低整车气动阻力,本文以某纯电车型为研究对象,提出一种多变量联合全局寻优方法。首先,考虑车辆限位装置夹具的影响,应用计算流体动力学仿真和风洞试验相结合的方法,验证初始方案的有效性和分析方法的可靠性;... 为高效优化汽车底部流场和降低整车气动阻力,本文以某纯电车型为研究对象,提出一种多变量联合全局寻优方法。首先,考虑车辆限位装置夹具的影响,应用计算流体动力学仿真和风洞试验相结合的方法,验证初始方案的有效性和分析方法的可靠性;然后,基于试验设计、代理模型和自适应模拟退火算法,应用两种优化方案降阻:前轮阻风板寻优和前后轮阻风板联合寻优;最后进行风洞试验验证。试验结果表明,前轮阻风板多变量寻优降阻效果最佳,较原模型降阻5.5%。 展开更多
关键词 降阻优化 全局寻优 计算流体动力学仿真 风洞试验 自适应模拟退火
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基于ASA算法的大型小水线面双体船结构优化 被引量:2
10
作者 张维毅 唐文勇 魏刚 《舰船科学技术》 北大核心 2016年第5期17-20,共4页
由于小水线面双体船的结构与受力特点比普通单体船更为复杂,因此在结构的优化设计中存在更多的难点。针对小水线面双体船在横向弯曲工况下,存在着大量高应力区域的问题,本文采用自适应模拟退火算法进行优化,获得更合理的设计参数。结果... 由于小水线面双体船的结构与受力特点比普通单体船更为复杂,因此在结构的优化设计中存在更多的难点。针对小水线面双体船在横向弯曲工况下,存在着大量高应力区域的问题,本文采用自适应模拟退火算法进行优化,获得更合理的设计参数。结果表明,模拟退火算法在双体船结构的设计与优化中有着良好的工程适用性。本研究可为双体船的结构设计与优化提供参考。 展开更多
关键词 小水线面双体船 结构优化 自适应模拟退火算法
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自适应状态转移模拟退火算法及其应用 被引量:5
11
作者 徐博 韩晓霞 +3 位作者 董颖超 卢佳振 武晋德 张文杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期150-158,共9页
状态转移模拟退火算法(STASA)作为解决复杂优化问题的有效方法,其搜索效率依赖于搜索算子和参数值的选择,在一些高维复杂问题上出现效率低下的问题。提出一种自适应状态转移模拟退火算法(ASTSA),通过自适应算子和参数选择策略来提高算... 状态转移模拟退火算法(STASA)作为解决复杂优化问题的有效方法,其搜索效率依赖于搜索算子和参数值的选择,在一些高维复杂问题上出现效率低下的问题。提出一种自适应状态转移模拟退火算法(ASTSA),通过自适应算子和参数选择策略来提高算法的适用性和求解效率;借鉴群智能算法的均值更新方法对平移算子进行改进,增强算子的搜索特性。通过23个基准测试函数和8个工程设计问题进行实验验证并与其他算法对比,证明了ASTSA算法和改进策略的有效性。 展开更多
关键词 状态转移模拟退火算法 自适应策略 连续优化问题 工程设计问题
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采用改进北方苍鹰算法的微电网优化调度研究 被引量:10
12
作者 陈将宏 王羲沐 +2 位作者 李伟亮 李雪莲 袁腾 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第1期281-289,共9页
微电网系统通常由多种分布式电源组成,为降低运行成本,常使用智能算法对微电网进行调度。智能算法在求解微电网调度模型时容易陷入局部最优解,导致求解精度差,因此在北方苍鹰算法的基础上,提出了一种混合策略改进的北方苍鹰算法(HNGO),... 微电网系统通常由多种分布式电源组成,为降低运行成本,常使用智能算法对微电网进行调度。智能算法在求解微电网调度模型时容易陷入局部最优解,导致求解精度差,因此在北方苍鹰算法的基础上,提出了一种混合策略改进的北方苍鹰算法(HNGO),利用反向学习、Metropolies准则以及自适应t分布变异提高求解精度,同时构建了考虑可再生能源出力特性的需求响应模型,使负荷曲线与可再生能源出力曲线更贴近,然后建立日运行成本最低的微电网优化调度模型,并利用HNGO求解。对比仿真结果显示所提算法具有更好的求解精度,且所提需求响应模型能显著降低燃料成本。 展开更多
关键词 北方苍鹰算法 反向学习 模拟退火算法 自适应t分布变异 需求响应
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各向异性超弹性的皮肤本构模型参数识别方法研究 被引量:1
13
作者 温广全 纪小刚 +1 位作者 李华彬 孙榕 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期948-955,共8页
通过力学建模方法对病人皮肤组织疾病进行诊断、评估和治疗,需要准确识别皮肤组织的力学性能。为此,提出了一种运用自适应模拟退火优化算法结合代理模型技术的皮肤组织本构参数识别方法。首先,采用有限元方法模拟皮肤单轴拉伸试验,获取... 通过力学建模方法对病人皮肤组织疾病进行诊断、评估和治疗,需要准确识别皮肤组织的力学性能。为此,提出了一种运用自适应模拟退火优化算法结合代理模型技术的皮肤组织本构参数识别方法。首先,采用有限元方法模拟皮肤单轴拉伸试验,获取不同参数组合下,皮肤组织的数值计算力学响应数据。为提高参数识别的计算效率,分别构建了响应面模型、克里金模型、椭球基神经网络3种代理模型来代替重复的仿真计算过程,并采用决定系数R 2对3种代理模型的拟合精度进行校验。最后,利用自适应模拟退火优化算法,以试验曲线与数值计算曲线均方根误差最小为优化目标,通过反演识别出了与普通家猪腹肋部皮肤组织单轴拉伸试验结果最匹配的本构参数:C_(10)=0.1401 MPa、k_(1)=24.51 MPa、k_(2)=0.4961、κ=0.3171、φ=13.86°。结果表明,椭球基神经网络模型更适合拟合皮肤本构模型参数与应力应变响应间的非线性关系。对比识别出的数值计算曲线与试验曲线,表明自适应模拟退火算法结合代理模型技术是识别皮肤组织各向异性超弹性本构参数的快速、可靠方法。 展开更多
关键词 皮肤力学 参数识别 代理模型 自适应模拟退火算法
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改进蜉蝣优化算法在圆度误差评定中的应用
14
作者 李婧妍 莫愿斌 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第12期112-116,120,共6页
现代工业生产中,圆度误差在检验和评定零件生产质量方面有重要的参考价值。因此提出了一种改进蜉蝣优化算法(Modified Mayfly Optimization Algorithm,MMOA)用于弥补传统误差评定方法的不足即收敛速度慢和准确度低。该改进蜉蝣优化算法... 现代工业生产中,圆度误差在检验和评定零件生产质量方面有重要的参考价值。因此提出了一种改进蜉蝣优化算法(Modified Mayfly Optimization Algorithm,MMOA)用于弥补传统误差评定方法的不足即收敛速度慢和准确度低。该改进蜉蝣优化算法依据最小区域法的计算公式建立数学模型作为适应度评判标准。并针对基本蜉蝣优化算法(Mayfly Optimization Algorithm,MOA)的不足,通过引入柯西分布变异函数更新全局最优蜉蝣个体位置以及引入非线性自适应参数作为全体蜉蝣位置更新公式的惯性权重。并且在迭代过程中融合模拟退火算法使得个体受局部极值点约束力下降,提升算法的局部寻优能力和鲁棒性。最后为了证明MMOA的改进效果,进行了仿真实验。实验表明MMOA可以有效、正确地评价圆度误差且评定精度优于遗传算法、粒子群算法,在求解质量和稳定性上优于MOA,这为圆度误差评定问题提供了新的方法。 展开更多
关键词 自适应 柯西分布 模拟退火 圆度误差 蜉蝣优化算法
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基于命中的机场航班中转衔接性优化
15
作者 吕洋洋 叶志坚 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第11期4784-4792,共9页
为解决目前中国机场中转衔接效率不高的问题,通过分析影响机场航班中转衔接性的因素,基于航班波的理论定义命中的概念及其计算方法,构建了以枢纽一日中转衔接命中数最大化为目标,同时考虑时间约束、绕航约束和跑道容量约束的时刻调整模... 为解决目前中国机场中转衔接效率不高的问题,通过分析影响机场航班中转衔接性的因素,基于航班波的理论定义命中的概念及其计算方法,构建了以枢纽一日中转衔接命中数最大化为目标,同时考虑时间约束、绕航约束和跑道容量约束的时刻调整模型。设计自适应模拟退火遗传算法对模型进行求解,在自适应遗传算法中引入模拟退火的思想提高算法的全局搜索能力和收敛速度,并与传统遗传算法和模拟退火算法进行对比。对首都机场一日起降航班数据进行实证分析,分别求解出3种时间窗调整时长下的最优命中数,并迭代出相应的航班时刻表。结果表明,改进算法能在更短时间内获得较高质量的近优解,优化后的航班时刻呈现出明显的波形结构,机场的中转衔接性能得到了有效提升。 展开更多
关键词 航班波 中转衔接性 时刻调整模型 自适应遗传算法 模拟退火
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全渠道电商库存路径及定价问题优化研究 被引量:1
16
作者 杨华龙 石兴江 辛禹辰 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期223-230,共8页
针对全渠道模式下电商库存路径及定价问题,考虑各前置仓需求不确定因素,本文提出一种按照不同售卖渠道的商品差异化定价策略,通过设置电商关于需求不确定风险态度的保守系数,构建以总利润最大化为目标的混合整数非线性鲁棒优化模型,并... 针对全渠道模式下电商库存路径及定价问题,考虑各前置仓需求不确定因素,本文提出一种按照不同售卖渠道的商品差异化定价策略,通过设置电商关于需求不确定风险态度的保守系数,构建以总利润最大化为目标的混合整数非线性鲁棒优化模型,并设计自适应模拟退火粒子群算法进行求解。选取含有10个和20个前置仓的两组算例,验证本文模型算法的适用性和有效性。实验分析结果显示,相比于统一定价,差异化定价可以提高电商总利润分别约5%和6%。敏感性分析结果表明,提升线上客户的线下购物体验以增加线上自提渠道客户数量,并组织线上营销活动以提高线上客户对电商促销努力的敏感度,能给电商带来更高的利润;掌控未来市场波动风险并准确预测需求信息以降低电商保守系数和需求最大偏离系数,亦可提高电商总利润。研究结论可为电商制定前置仓库存配送路径策略与各渠道商品定价方案提供参考。 展开更多
关键词 物流工程 库存路径及定价问题 鲁棒优化模型 全渠道电商 自适应模拟退火粒子群算法
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基于遗传模拟退火算法的子阵级自适应波束形成
17
作者 刘子敬 陈曦 +1 位作者 施庆展 崔开博 《电讯技术》 北大核心 2024年第9期1480-1485,共6页
在阵列天线信号处理中,采用子阵级自适应波束形成技术可以降低算法复杂度和系统成本。针对子阵级自适应波束形成中最优子阵划分问题,提出了一种基于遗传模拟退火算法的阵列天线子阵最优划分方法。通过线性约束最小方差算法计算不同子阵... 在阵列天线信号处理中,采用子阵级自适应波束形成技术可以降低算法复杂度和系统成本。针对子阵级自适应波束形成中最优子阵划分问题,提出了一种基于遗传模拟退火算法的阵列天线子阵最优划分方法。通过线性约束最小方差算法计算不同子阵划分下的自适应权矢量,形成自适应天线方向图,以方向图的最大旁瓣电平比作为成本函数,迭代优化得到最大旁瓣电平最优的子阵划分形式。仿真结果表明,使用该方法得到的非均匀子阵划分阵列天线其自适应方向图最大旁瓣电平能降低至-19 dB。通过对比分析不同子阵划分形式以及不同规模阵面的自适应方向图验证了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 阵列天线 子阵划分 自适应波束形成 遗传模拟退火
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船舶数据中心高效能调度算法
18
作者 周飞凤 张瑞丽 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第21期174-177,共4页
随着船舶数量的增长和数据信息的日益复杂,船舶在港口的周转时间变长,严重影响船舶航行效率和港口环境可持续性。本文对船舶数据中心高效能调度算法进行研究,基于混合整数线性规划模型对调度目标进行定义,提出结合MILP模型的自适应模拟... 随着船舶数量的增长和数据信息的日益复杂,船舶在港口的周转时间变长,严重影响船舶航行效率和港口环境可持续性。本文对船舶数据中心高效能调度算法进行研究,基于混合整数线性规划模型对调度目标进行定义,提出结合MILP模型的自适应模拟退火算法流程,并对自适应模拟退火算法、遗传算法、模拟退火算法进行仿真对比,提出船舶数据的多层次编码方案。仿真结果表明高效能调度算法能够显著减少船舶的总等待时间,提高泊位利用率,并有效提升准时率。 展开更多
关键词 船舶数据中心 高效能调度 强化学习 自适应模拟退火算法 资源优化
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基于遗传模拟退火算法的矩形件优化排样 被引量:24
19
作者 杨卫波 王万良 +1 位作者 张景玲 赵燕伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第7期259-263,共5页
为了探索更高效的矩形件优化排样方法,提出了一种改进的自适应遗传模拟退火算法。设计了基于矩形件的排样次序及旋转变量的两层染色体编码方法,并采用基于临界多边形的BL定位策略实现矩形件的布局;通过构造启发式算法生成排样初始种群,... 为了探索更高效的矩形件优化排样方法,提出了一种改进的自适应遗传模拟退火算法。设计了基于矩形件的排样次序及旋转变量的两层染色体编码方法,并采用基于临界多边形的BL定位策略实现矩形件的布局;通过构造启发式算法生成排样初始种群,然后各个种群之间通过相互竞争实现优秀个体的迁移与共享,最终搜索到最优解。标准测试问题的实验结果验证了所提算法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 矩形件排样 启发式布局算法 临界多边形 模拟退火算法 自适应遗传算法
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基于自适应模拟退火遗传算法的特征选择方法 被引量:23
20
作者 张昊 陶然 +1 位作者 李志勇 杜华 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期81-85,共5页
特征选择是机器学习及模式识别领域的重要问题之一。针对高维数据对象,特征选择不仅可以在保证数据完整性的情况下减少特征维数,还能够提高分类精度。文中提出了一种基于自适应模拟退火遗传算法的特征选择方法,该方法将模拟退火算法嵌... 特征选择是机器学习及模式识别领域的重要问题之一。针对高维数据对象,特征选择不仅可以在保证数据完整性的情况下减少特征维数,还能够提高分类精度。文中提出了一种基于自适应模拟退火遗传算法的特征选择方法,该方法将模拟退火算法嵌入到自适应遗传算法的循环体中,利用模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,并且能够使搜索过程避免陷入局部最优解的特点,解决了基本遗传算法收敛速度慢,时间复杂度高的缺点。实验结果表明,在保证分类正确率的前提下,该方法有效提高了特征选择效率。 展开更多
关键词 人工智能 特征选择 自适应遗传算法 模拟退火算法 搜索能力
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