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Orbit Design for Responsive Space Using Multiple-objective Evolutionary Computation
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作者 FU Xiaofeng WU Meiping ZHANG Jing 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期238-244,共7页
Responsive orbits have exhibited advantages in emergencies for their excellent responsiveness and coverage to targets.Generally,there are several conflicting metrics to trade in the orbit design for responsive space.A... Responsive orbits have exhibited advantages in emergencies for their excellent responsiveness and coverage to targets.Generally,there are several conflicting metrics to trade in the orbit design for responsive space.A special multiple-objective genetic algorithm,namely the Nondominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ(NSGAⅡ),is used to design responsive orbits.This algorithm has considered the conflicting metrics of orbits to achieve the optimal solution,including the orbital elements and launch programs of responsive vehicles.Low-Earth fast access orbits and low-Earth repeat coverage orbits,two subtypes of responsive orbits,can be designed using NSGAI under given metric tradeoffs,number of vehicles,and launch mode.By selecting the optimal solution from the obtained Pareto fronts,a designer can process the metric tradeoffs conveniently in orbit design.Recurring to the flexibility of the algorithm,the NSGAI promotes the responsive orbit design further. 展开更多
关键词 Multiple-objective evolutionary computation Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ(NSGAⅡ) Low-Earth Fast Access Orbit(FAO) Low-Earth Repeat Coverage Orbit(RCO) Successive-coverage constellation for responsive deployment
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A GLOBAL OPTIMALITY CRITERION FOR EVOLUTIONARY COMPUTATION
2
作者 Liu Jianqin Wei Minjie(College of Information Engineering,Central South University of Technology,Changsha 410083,China) 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 1998年第1期65-68,共4页
Focussing on unification of concrete portions into a generic form of computational evolution,a generalized theoretical framework is necessary and imperative to be built to construct a universal computational theory of... Focussing on unification of concrete portions into a generic form of computational evolution,a generalized theoretical framework is necessary and imperative to be built to construct a universal computational theory of evolution machine.The NP problem solving capacity can be traced to the nature of metaevolution mechanism with emergence features that determine corresponding homeostasis and diversity ranging in the domain of nonlinnear mapping from genotype to phenotype.In this paper a criterion that guarantees the global optimality of evolutionary computation process is proposed and proven rigorously.The global optimization criterion obtained is based on the nonparametric measarement for the whole evolution system and has great flexibility and evolvability.It leaves room for evolutionary system designing and developement.The formulization of the global description in statistical manifold space of information object family expresses evoluable evolutionary operator architecture and operation procedure in terms of evolution by evolution.The theoretical results are helpful to applications such as machine learning for automatic knowledge acquisition,pattern classification and recognition of complex images(e.q.OCR) and unsupervised system identification of nonlinear dynamical systems as well as chaos phenomena.The kernal of the formal system guided by global evolutionary optimization is proper to the implementation with objectoriented programming paradigm and abstract machine modelling. 展开更多
关键词 evolutionary computation artificial LIFE GLOBAL optimization
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一种连续值属性约简方法ReCA 被引量:6
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作者 商琳 万琼 +2 位作者 姚望舒 王金根 陈世福 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第7期1217-1224,共8页
属性约简是Rough集理论的主要应用和研究内容之一.现有的各种属性约简方法大多适用于离散值属性.对于连续值属性的数据处理,通常做法是先对其进行离散化.这种先期对数据进行的处理会丢失一些信息,易于使约简产生错误.针对连续值信息系统... 属性约简是Rough集理论的主要应用和研究内容之一.现有的各种属性约简方法大多适用于离散值属性.对于连续值属性的数据处理,通常做法是先对其进行离散化.这种先期对数据进行的处理会丢失一些信息,易于使约简产生错误.针对连续值信息系统,提出了一种新的属性约简方法ReCA,该方法将连续值属性离散化与属性约简过程融为一体,以基于信息熵的不确定性度量作为适应度函数,通过进化计算同时得到约简属性集合和离散化的断点集合.实验表明,该方法不仅可以有效地进行属性约简,而且与Rough集及C4.5两种方法相比,得到的属性数目少、测试精度较高. 展开更多
关键词 ROUGH集 属性约简 进化计算 信息熵
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Pareto-MEC算法及其收敛性分析 被引量:1
4
作者 周秀玲 孙承意 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第10期233-236,共4页
介绍了一种新的多目标进化算法——Pareto-MEC。将基本MEC和Pareto思想结合起来处理多目标问题。提出了局部Pareto最优解集与局部Pareto最优态集概念,并利用概率论的基本理论证明了趋同过程产生的序列强收敛于局部Pareto最优态集。数值... 介绍了一种新的多目标进化算法——Pareto-MEC。将基本MEC和Pareto思想结合起来处理多目标问题。提出了局部Pareto最优解集与局部Pareto最优态集概念,并利用概率论的基本理论证明了趋同过程产生的序列强收敛于局部Pareto最优态集。数值试验验证了Pareto-MEC算法的有效性。 展开更多
关键词 进化算法 多目标优化 思维进化计算 收敛性 趋同操作 异化操作
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双层MEC算法优化多峰问题
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作者 王丽爱 周旭东 +1 位作者 陈崚 孙承意 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第12期29-30,52,共3页
多峰优化是真实世界的一类问题。介绍了基本MEC(Mind Evolutionary Computation),给出了峰半径异化策略的MEC算法描述,提出了用优化参数的双层MEC算法解决多峰优化问题;最后,在实验中优化了三个测试函数,并与物种保存遗传算法进行了性... 多峰优化是真实世界的一类问题。介绍了基本MEC(Mind Evolutionary Computation),给出了峰半径异化策略的MEC算法描述,提出了用优化参数的双层MEC算法解决多峰优化问题;最后,在实验中优化了三个测试函数,并与物种保存遗传算法进行了性能比较。 展开更多
关键词 进化计算 思维进化计算 多峰优化
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MEC应用于图像分析中的综述
6
作者 孙承意 龙志祎 王皖贞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第31期90-92,109,共4页
论文综述思维进化计算(MEC)在图像分析方法中的应用,包括对彩色图像的聚类、分割以及对小目标的识别。这些应用展示了MEC高效的优化性能,及其在图像处理中良好的应用前景。
关键词 进化计算 思维进化计算 图像分析
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有界连续空间中MEC算法的收敛性分析
7
作者 周秀玲 孙承意 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第1期87-91,共5页
思维进化计算(MEC)是模拟人类思维进化过程的一种新的进化计算方法,是基于GA存在的问题提出的。MEC主要由趋同和异化两种操作构成。该文从理论上对趋同和异化操作进行了详细的描述,修正了文眼15演中的错误结论,证明了趋同迭代产生的子... 思维进化计算(MEC)是模拟人类思维进化过程的一种新的进化计算方法,是基于GA存在的问题提出的。MEC主要由趋同和异化两种操作构成。该文从理论上对趋同和异化操作进行了详细的描述,修正了文眼15演中的错误结论,证明了趋同迭代产生的子群体散布中心序列收敛到局部最优态集,给出了收敛速率的上界估计,并分析了算法的全局收敛性。 展开更多
关键词 进化计算 思维进化计算 马尔可夫链 收敛性 趋同操作 异化操作
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SP-MEC算法的收敛性分析
8
作者 周秀玲 孙承意 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第24期43-45,52,共4页
进化算法求解多目标优化问题具有独特的优势。SP-MEC是一种新的利用思维进化算法(MEC)解决多目标优化问题的算法,数值实验结果验证了它的可行性与有效性。文章利用概率论的基本理论对其收敛性进行分析,提出局部Pareto最优解集、局部Par... 进化算法求解多目标优化问题具有独特的优势。SP-MEC是一种新的利用思维进化算法(MEC)解决多目标优化问题的算法,数值实验结果验证了它的可行性与有效性。文章利用概率论的基本理论对其收敛性进行分析,提出局部Pareto最优解集、局部Pareto最优态集及趋同过程产生的序列强收敛的概念,证明了在满足一定条件下趋同过程产生的序列强收敛于局部Pareto最优态集。 展开更多
关键词 进化计算 多目标 思维进化计算 收敛性趋同操作 异化操作
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基于MEC-BP神经网络的基坑水平位移反演分析 被引量:15
9
作者 李步遥 司马军 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1764-1772,共9页
随着城市地铁建设快速发展,地铁车站基坑的变形要求越来越严格,基坑土层设计参数的选择面临着极大挑战。利用思维进化算法(MEC)优化BP神经网络的初始权值和阈值,结合有限元数值模拟,提出基于基坑水平位移的土层参数反演分析方法。采用... 随着城市地铁建设快速发展,地铁车站基坑的变形要求越来越严格,基坑土层设计参数的选择面临着极大挑战。利用思维进化算法(MEC)优化BP神经网络的初始权值和阈值,结合有限元数值模拟,提出基于基坑水平位移的土层参数反演分析方法。采用文献算例对该方法进行验证,并与不同反演方法进行对比。研究结果表明:1)MEC-BP神经网络对多工况水平位移的反演分析结果与文献结果基本一致,验证了该方法的有效性和实用性;2)MEC-BP神经网络的收敛速度快于遗传神经网络(GA-BP),其反演结果优于常规BP神经网络、GA-BP方法和修正高斯-牛顿法(G-N);3)采用标量误差函数F_(err)进行寻优,可以提高MEC-BP法水平位移反演分析结果的稳定性和准确性。 展开更多
关键词 深基坑 位移反演分析 参数优化 思维进化算法 BP神经网络 适应度函数
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多目标优化的SWIPT-MEC任务分级卸载架构与优化算法 被引量:2
10
作者 张泽维 李陶深 杨林峰 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第2期487-497,共11页
为了解决单用户模式的MEC卸载策略未能有效地权衡移动设备在计算过程中的能耗与时耗之间关系的问题,针对无线携能通信网络(SWIPT),构建一种单用户单核服务器的多任务分级卸载架构与多目标数学模型,在卸载操作过程中,根据计算任务所需的... 为了解决单用户模式的MEC卸载策略未能有效地权衡移动设备在计算过程中的能耗与时耗之间关系的问题,针对无线携能通信网络(SWIPT),构建一种单用户单核服务器的多任务分级卸载架构与多目标数学模型,在卸载操作过程中,根据计算任务所需的时延和能耗,为任务选择合适的卸载方式,解决某时段内任务密集场景下的任务卸载问题,提升设备整体执行效率。然后,提出一种基于多目标优化改进的强度帕累托进化算法(SPEA2)的任务分级卸载架构与优化算法,最大限度地权衡MEC卸载的低能耗与低时耗。仿真实验验证了多目标MEC任务分级卸载求解策略可有效降低设备的能量消耗率和时间消耗率。 展开更多
关键词 移动边缘计算 无线携能通信 多目标优化 改进的强度帕累托进化算法 分级卸载
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An Evolutionary Real-Time 3D Route Planner for Aircraft 被引量:1
11
作者 郑昌文 丁明跃 周成平 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2003年第1期47-53,共7页
A novel evolutionary route planner for aircraft is proposed in this paper. In the new planner, individual candidates are evaluated with respect to the workspace, thus the computation of the configuration space is not ... A novel evolutionary route planner for aircraft is proposed in this paper. In the new planner, individual candidates are evaluated with respect to the workspace, thus the computation of the configuration space is not required. By using problem-specific chromosome structure and genetic operators, the routes are generated in real time, with different mission constraints such as minimum route leg length and flying altitude, maximum turning angle, maximum climbing/diving angle and route distance constraint taken into account. 展开更多
关键词 evolutionary computation Route planning Route constraints Real time Aircraft.
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EC设计中多任务分时系统的构建与实现
12
作者 汪锋 姚维 王颖 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第B09期25-27,共3页
针对EC设计中如何可靠有效实现系统众多功能模块的关键问题,提出在EC的软硬件设计中构建多任务分时系统机制的思想。通过对EC功能及多任务分时系统特点的讨论,完成任务模块的合理划分和EC的软硬件设计,并给出应用实例。
关键词 嵌入式控制器 多任务分时系统 便携式计算机
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Approaches to Affective Computing and Learning towards Interactive Decision Making in Process Control Engineering 被引量:8
13
作者 宿翀 李宏光 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期617-625,共9页
关键词 多目标决策问题 过程控制工程 情感计算 学习策略 PID参数整定 制作 法向 收敛性分析
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Computation model and improved ACO algorithm for p//T
14
作者 Yi Yang Lai Jieling 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第6期1336-1343,共8页
Scheduling jobs on parallel machines to minimize the total tardiness(p//T) is proved to be NP hard.A new ant colony algorithm to deal with p//T(p//T ACO) is addressed, and the computing model of mapping p//T to th... Scheduling jobs on parallel machines to minimize the total tardiness(p//T) is proved to be NP hard.A new ant colony algorithm to deal with p//T(p//T ACO) is addressed, and the computing model of mapping p//T to the ant colony optimization environment is designed.Besides, based on the academic researches on p//T, some new properties used in the evolutionary computation are analyzed and proved.The theoretical analysis and comparative experiments demonstrate that p//T ACO has much better performance and can be used to solve practical large scale problems efficiently. 展开更多
关键词 SCHEDULING evolutionary computation ant colony optimization.
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An Improved Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Ensemble Technique
15
作者 施彦 黄聪明 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2006年第4期310-314,共5页
An improved particle swarm optimization (PSO) algorithm based on ensemble technique is presented. The algorithm combines some previous best positions (pbest) of the particles to get an ensemble position (Epbest), whic... An improved particle swarm optimization (PSO) algorithm based on ensemble technique is presented. The algorithm combines some previous best positions (pbest) of the particles to get an ensemble position (Epbest), which is used to replace the global best position (gbest). It is compared with the standard PSO algorithm invented by Kennedy and Eberhart and some improved PSO algorithms based on three different benchmark functions. The simulation results show that the improved PSO based on ensemble technique can get better solutions than the standard PSO and some other improved algorithms under all test cases. 展开更多
关键词 机器学习 进化计算 粒子群优化算法 系综技术
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融合感性工学的交互式进化算法求解室内布局问题
16
作者 郭广颂 席俊杰 吴庆涛 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期109-118,共10页
该文基于NSGA-II提出一种融合感性工学的交互式进化优化方法求解布局优化问题。在每一进化代内计算种群指标均衡性;将种群分为显式指标和隐式指标优化种群,分别优化相应指标;利用决策变量计算界面布局综合美度,并将综合美度优势个体迁... 该文基于NSGA-II提出一种融合感性工学的交互式进化优化方法求解布局优化问题。在每一进化代内计算种群指标均衡性;将种群分为显式指标和隐式指标优化种群,分别优化相应指标;利用决策变量计算界面布局综合美度,并将综合美度优势个体迁移到隐式指标优化种群;将两个优化种群合并,得到Pareto最优解集。实验结果表明所提方法优于对比方法。 展开更多
关键词 进化计算 交互 感性工学 室内布局 优化
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基于网格拥挤度的自适应参考点多目标优化算法
17
作者 王学武 高永亮 顾幸生 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期522-537,共16页
在多目标优化中,对于搜索到的种群要兼顾收敛性和分布性。基于指标的参考点自适应多目标优化算法(AR-MOEA)算法强调IGD-NS指标的最优,算法收敛过程加快,容易陷入局部最优,导致种群不能覆盖到完整的Pareto前沿。本文提出了一种基于网格... 在多目标优化中,对于搜索到的种群要兼顾收敛性和分布性。基于指标的参考点自适应多目标优化算法(AR-MOEA)算法强调IGD-NS指标的最优,算法收敛过程加快,容易陷入局部最优,导致种群不能覆盖到完整的Pareto前沿。本文提出了一种基于网格拥挤度的自适应参考点多目标优化算法(AR-MOEA-GC),该算法区分了种群中贡献个体与非贡献个体的适应度计算方法,保证种群的分布性和收敛性;同时,为了加快种群在算法后期的收敛速度,融入了参考点调整策略,辅助种群向真实Pareto进化。将改进的算法与6个先进的多目标进化算法在3类测试函数上测试,结果表明AR-MOEA-GC在三维的多目标优化问题上有着一定的竞争力。 展开更多
关键词 进化算法 IGD-NS指标 多目标优化 网格拥挤度 进化计算
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基于改进灰狼算法求解武器目标分配问题
18
作者 陈阳 李姜 +2 位作者 王烨 高远 郭立红 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第6期227-233,共7页
针对群智能优化算法求解武器目标分配问题搜索效率低的现状,提出了一种改进的灰狼优化算法。不同于传统的灰狼优化算法,该研究创新性地借鉴了遗传算法的思想,在灰狼优化过程中引入了交叉算子,这一改进不仅增加了种群内部的信息共享机会... 针对群智能优化算法求解武器目标分配问题搜索效率低的现状,提出了一种改进的灰狼优化算法。不同于传统的灰狼优化算法,该研究创新性地借鉴了遗传算法的思想,在灰狼优化过程中引入了交叉算子,这一改进不仅增加了种群内部的信息共享机会,还有效提升了算法的全局探索能力,使得算法能够在更大范围内寻找最优解,避免陷入局部最优的问题。仿真结果表明,在目标数量与武器数量均为20的测试组中,改进后的灰狼优化算法相较于标准的粒子群优化算法(PSO)和传统的灰狼优化算法(GWO),取得了更为优异的成绩,改进算法的适应度中位数相对于PSO和GWO分别下降了11.57%和6.37%。改进灰狼优化算法显著提升了GWO算法的全局寻优能力,且能够有效解决WTA问题。 展开更多
关键词 武器目标分配问题 群智能优化 灰狼优化算法 粒子群算法 进化计算
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基于三种群粒子群优化策略的移动机器人路径规划 被引量:1
19
作者 王珂 姜春艳 +1 位作者 黄黎 张新海 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第4期447-454,I0006-I0008,共11页
针对移动机器人在复杂环境路径规划中存在的全局搜索能力不足、易陷入局部最优及路径质量欠佳等问题,提出一种基于三种群粒子群优化(three-population particle swarm optimization,TPPSO)策略的移动机器人路径规划算法.该算法通过探索... 针对移动机器人在复杂环境路径规划中存在的全局搜索能力不足、易陷入局部最优及路径质量欠佳等问题,提出一种基于三种群粒子群优化(three-population particle swarm optimization,TPPSO)策略的移动机器人路径规划算法.该算法通过探索群、开发群和增强群的协同进化机制,增强了全局搜索与局部开发能力.探索群利用粒子质量评估和随机选择策略更新速度;开发群采用线性认知系数动态调整机制;增强群引入较大随机分量以减少局部最优影响.算法引入随机扰动策略,当搜索性能停滞时对粒子群施加扰动,以增强多样性.在单峰函数(F_(1))、带噪声单峰函数(F_(4))和多峰函数(F_(9))3类基准函数测试中,TPPSO算法的平均值和标准差均优于传统PSO算法、SAVPSO算法和RRT*算法,验证了其优异的优化性能和稳定性.在4个10 m×10 m的二维标准环境中生成的路径能有效规避障碍物并减少不必要的迂回,路径质量最优.复杂环境验证实验进一步发现,在动态多障碍物环境中的规划成功率达91.5%;三维环境中的平均爬升率为10.7%.TPPSO算法能有效解决移动机器人在复杂环境下的路径规划问题. 展开更多
关键词 计算机应用 路径规划 粒子群优化 进化算法 线性认知系数 随机扰动
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基于生成对抗网络辅助多智能体强化学习的边缘计算网络联邦切片资源管理 被引量:2
20
作者 林艳 夏开元 张一晋 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期666-677,共12页
为满足动态边缘计算网络场景下用户差异化服务需求,该文提出一种基于生成对抗网络(GAN)辅助多智能体强化学习(RL)的联邦切片资源管理方案。首先,考虑未知时变信道和随机用户流量到达的场景,以同时优化长期平均服务等待时延和服务满意率... 为满足动态边缘计算网络场景下用户差异化服务需求,该文提出一种基于生成对抗网络(GAN)辅助多智能体强化学习(RL)的联邦切片资源管理方案。首先,考虑未知时变信道和随机用户流量到达的场景,以同时优化长期平均服务等待时延和服务满意率为目标,构建联合带宽和计算切片资源管理优化问题,并进一步建模为分布式部分可观测马尔可夫决策过程(Dec-POMDP)。其次,运用多智能体竞争双深度Q网络(D3QN)方法,结合GAN算法对状态值分布多模态学习的优势,以及利用联邦学习框架促使智能体合作学习,最终实现仅需共享各智能体生成网络加权参数即可完成切片资源管理协同决策。仿真结果表明,所提方案相较于基准方案能够在保护用户隐私的前提下,降低用户平均服务等待时延28%以上,且同时提升用户平均服务满意率8%以上。 展开更多
关键词 边缘计算 网络切片 多智能体强化学习 联邦学习 生成对抗网络
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