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元启发式算法研究综述
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作者 张梦婷 张军 何承烽 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第2期40-53,共14页
元启发式算法是启发式算法的改进,是解决复杂优化问题的有效工具。为方便研究者更系统地了解元启发式算法的研究现状和发展趋势,对元启发式算法进行综述。阐明了元启发式算法的本质并提出一个新的分类框架。与传统综述不同的是根据灵感... 元启发式算法是启发式算法的改进,是解决复杂优化问题的有效工具。为方便研究者更系统地了解元启发式算法的研究现状和发展趋势,对元启发式算法进行综述。阐明了元启发式算法的本质并提出一个新的分类框架。与传统综述不同的是根据灵感来源不同将元启发式类型分为五类,并讨论了每类的灵感来源、应用场景以及优势,为算法选择提供方向;重点介绍了元启发式算法在组合优化、调度问题、机器学习与数据挖掘以及网络设计与路由四个主要领域的应用,阐述了在不同领域的新研究进展。最后,对元启发式算法进行总结,并展望未来的研究方向。 展开更多
关键词 元启发式算法 启发算法 优化问题 算法分类 算法应用
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集成机器学习和元启发式算法的靶点抑制剂活性预测
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作者 凌飞 顾学荣 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期91-101,共11页
传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)在预测靶点抑制剂的选择性方面发挥着关键作用。许多基于现有数据集的模型可用于预测化合物的生物活性,但对于ML和DL用于此类活性预测任务的性能孰优孰劣仍存在争议。该文基于不同分子特征构建数据集,... 传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)在预测靶点抑制剂的选择性方面发挥着关键作用。许多基于现有数据集的模型可用于预测化合物的生物活性,但对于ML和DL用于此类活性预测任务的性能孰优孰劣仍存在争议。该文基于不同分子特征构建数据集,运用10种元启发式算法优化11种ML和DL模型的超参数,旨在系统比较模型的预测性能,识别最优模型。结果表明,基于元启发式超参数优化算法的ML和DL模型,在预测性能上显著优于采用传统网格搜索优化超参数的ML和DL模型。此外,在低维特征空间中,基于分子图的DL模型(如SSA-GAT和SSA-Attentive FP)能够通过端到端的学习机制,自动从数据中提取有效特征,其性能优于ML模型;而在高维特征空间(如RDKit计算的ECFP、AtomPairs、MACCS指纹组合形成的特征空间)中,ML方法借助信息互补的分子特征和元启发式优化算法的高阶寻优能力,能够有效捕捉特征之间的复杂交互关系,通常在高维建模中展现出更高的准确性与鲁棒性。这些发现为指导选择ML和DL方法用于靶点抑制剂的活性预测提供了有用的信息。 展开更多
关键词 元启发优化算法 机器学习 深度学习 靶点抑制剂活性 分子指纹 分子图
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元启发式算法在植保无人机路径规划中的研究进展 被引量:3
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作者 张旭东 于丽娅 +2 位作者 李少波 张安思 张保 《农机化研究》 北大核心 2025年第3期1-9,共9页
随着无人机系统技术、传感器技术和人工智能算法等相关技术的不断发展,植保无人机路径规划技术在农业生产中备受重视,并被广泛应用。作为航空植保的关键技术之一,植保无人机路径规划面临的是一个复杂且多约束的组合优化问题。传统算法... 随着无人机系统技术、传感器技术和人工智能算法等相关技术的不断发展,植保无人机路径规划技术在农业生产中备受重视,并被广泛应用。作为航空植保的关键技术之一,植保无人机路径规划面临的是一个复杂且多约束的组合优化问题。传统算法往往难以得到理想的结果,而元启发式算法则因其高效率成为解决该类优化问题的有效手段。为此,首先介绍了农业航空中的路径规划,随后总结出了植保无人机路径规划的关键要素,并使用更为合理的分类方式进行归纳;其次,从算法层面对相关研究所采用的元启发式算法进行分类和梳理,并阐述了其在实际应用中的现状,且根据提出的分类方法和研究特点,全面地归纳了当前的研究成果;最后,针对目前植保无人机路径规划研究存在的问题提出了几条可行的发展思路。 展开更多
关键词 农机航空 植保无人机 路径规划 元启发式算法 乡村振兴 农业现代化
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基于元启发式算法的新能源电力系统振荡稳定性最差工况搜索方法 被引量:2
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作者 汪林光 李旭涛 +1 位作者 任勇 谢小荣 《中国电力》 北大核心 2025年第3期65-72,共8页
随着新能源的广泛接入,由电力电子设备与电网间相互作用引发的振荡问题日益凸显。在电力系统运行规划过程中,需要对恶劣工况下系统振荡风险展开评估。因而如何找到最恶劣工况,成为亟待解决的关键问题。提出了一种基于元启发式算法的新... 随着新能源的广泛接入,由电力电子设备与电网间相互作用引发的振荡问题日益凸显。在电力系统运行规划过程中,需要对恶劣工况下系统振荡风险展开评估。因而如何找到最恶劣工况,成为亟待解决的关键问题。提出了一种基于元启发式算法的新能源电力系统振荡稳定性最差工况搜索方法。根据所研究的系统选择工况变量,采用对数导数法构建振荡稳定性分析函数,选择元启发式算法并辨识系统振荡最差工况,最后,根据系统振荡最差工况分析系统振荡风险。将该方法应用于某实际大规模风电接入系统,计算得到该系统的振荡最差工况并评估了系统振荡风险。 展开更多
关键词 新能源并网 振荡风险评估 最差工况搜索 元启发式算法
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基于元启发式算法优化XGBoost的隧道围岩节理剪切强度预测模型研究
5
作者 张金戈 杜岩 +4 位作者 蒋宇静 陈红宾 张孙豪 刘敬楠 尚栋琦 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第7期1286-1297,共12页
为准确预测节理岩体的剪切强度,进而实现隧道施工中围岩稳定性的智能评估,提出一种基于元启发式算法优化的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型。首先,在分析节理岩体剪切机制的基础上,选取节理粗糙度系数(JRC)、岩石单轴抗压强度(U... 为准确预测节理岩体的剪切强度,进而实现隧道施工中围岩稳定性的智能评估,提出一种基于元启发式算法优化的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型。首先,在分析节理岩体剪切机制的基础上,选取节理粗糙度系数(JRC)、岩石单轴抗压强度(UCS)、岩石弹性模量(YM)、法向应力(NS)和剪切面长度(SSL)作为输入参数,峰值剪切强度(PSS)作为输出参数,相关性分析显示法向应力是峰值剪切强度的主控因子。然后,采用平衡优化器(EO)、灰狼优化算法(GWO)和黏菌算法(SMA)对XGBoost的超参数进行优化,确定初始种群数量的最优设置。最后,将3种优化模型的预测性能与随机搜索优化的XGBoost模型、随机森林(RF)模型和支持向量回归(SVR)模型进行对比分析。结果表明, 3种基于元启发式算法优化的模型整体性能均优于随机搜索优化模型,且SMA优化的XGBoost模型表现最优(RMSE=0.393 21,R^(2)=0.996 24,MAE=0.256 89,VAF=0.996 25),验证了元启发式算法在提升模型性能方面的有效性。此外,SHAP分析也确认法向应力在模型预测中的主导作用。本研究为隧道工程中围岩稳定性的智能动态评估提供了一种高效可靠的机器学习方法。 展开更多
关键词 隧道工程 节理剪切强度 XGBoost模型 元启发式算法 机器学习
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量子元启发式算法及其应用综述
6
作者 阮宁 李淳 +2 位作者 马昊月 贾异 李涛 《计算机科学》 北大核心 2025年第10期190-200,共11页
量子元启发式算法是将量子计算应用到元启发式算法中而开发出来的。该类算法擅于求解组合和数值优化问题,具有加速收敛、增强探索和开发能力等特点,且能获得比传统元启发式算法更高的性能结果。文中主要概述和回顾量子元启发式算法的理... 量子元启发式算法是将量子计算应用到元启发式算法中而开发出来的。该类算法擅于求解组合和数值优化问题,具有加速收敛、增强探索和开发能力等特点,且能获得比传统元启发式算法更高的性能结果。文中主要概述和回顾量子元启发式算法的理论方法及其应用。首先对量子计算的基本概念和计算原理进行阐述,并分析目前量子计算领域亟需解决的挑战性问题;然后阐述6种经典量子元启发式算法运行的基本原理,分析最新的研究进展,概括它们在求解特定领域问题的优劣势,并展示量子元启发式算法在不同学科及工程场景中的应用;最后对量子元启发式算法理论方法存在的问题进行剖析与探讨,并总结未来量子元启发式算法理论和应用发展方向。 展开更多
关键词 量子计算 元启发式算法 进化计算 全局最优 智能优化
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基于混合元启发式算法的无人机协同涌现任务分配
7
作者 欧阳正豪 郭祥贵 +2 位作者 卢昊 白洋 刘雄军 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第11期10-19,共10页
针对单一优化算法容易陷入局部最优和算法效率低的不足,综合考虑任务收益、威胁指数及总航程多个指标,提出一种结合遗传算法和模拟退火算法的混合元启发式任务分配算法,用于实现无人机集群协同涌现作战。通过改进交叉、变异及引入Metrop... 针对单一优化算法容易陷入局部最优和算法效率低的不足,综合考虑任务收益、威胁指数及总航程多个指标,提出一种结合遗传算法和模拟退火算法的混合元启发式任务分配算法,用于实现无人机集群协同涌现作战。通过改进交叉、变异及引入Metropolis准则提升寻优能力,并利用二层整数编码方式减少解码时的计算量。构建事件触发机制解决传统合同网机制在加入时间窗约束后计算复杂度增大的问题。仿真验证了该算法的高效性和可行性。 展开更多
关键词 无人机集群协同涌现作战 时间窗 混合元启发式算法 事件触发机制 任务分配
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基于元启发式算法优化的新乡市洪水风险评价 被引量:6
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作者 李红艳 郝景开 +3 位作者 刘大为 张峰 毛立波 王有理 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期104-112,164,共10页
为提高新乡市洪水风险评价模型的评估能力,采用层次分析法(AHP)、逻辑回归(LR)模型、BP神经网络、随机森林(RF)模型以及结合元启发式算法粒子群优化(PSO)的PSO-BP模型和PSO-RF模型6种方法对新乡市进行洪水风险评估,生成包含200个洪水位... 为提高新乡市洪水风险评价模型的评估能力,采用层次分析法(AHP)、逻辑回归(LR)模型、BP神经网络、随机森林(RF)模型以及结合元启发式算法粒子群优化(PSO)的PSO-BP模型和PSO-RF模型6种方法对新乡市进行洪水风险评估,生成包含200个洪水位置的洪水清单图。选择9个洪水影响因子,采用方差膨胀因子分析了洪水影响因子与洪水发生的相关性。利用混淆矩阵和受试者工作特性曲线对比6种洪水风险评估方法的评估能力,最后获得6种方法的洪水风险分布图。结果表明:PSO-RF、PSO-BP模型的评估效果优于单一算法,受试者工作特性曲线下面积分别为0.953、0.947;根据得到的洪水风险分布图,新乡市至少36.5%的地区被列为高度易受洪水影响的地区,耦合元启发式算法后的洪水风险评价模型具有更高精度。 展开更多
关键词 洪水风险评价模型 元启发式算法 洪水风险分布图 受试者工作特性曲线 新乡市
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需求可拆分校车路径问题的元启发式算法 被引量:3
9
作者 陈小潘 孔云峰 +1 位作者 郑泰皓 郑珊珊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第10期234-241,261,共9页
校车路径规划中,允许站点乘车需求拆分通常能有效地降低校车服务成本。将该问题定义为需求可拆分校车路径问题(SDSBRP)进行求解。由于校车服务中要顾及学生最大乘车时间,且优化目标要兼顾所需校车数量和校车行驶距离,经典SDVRP算法难以... 校车路径规划中,允许站点乘车需求拆分通常能有效地降低校车服务成本。将该问题定义为需求可拆分校车路径问题(SDSBRP)进行求解。由于校车服务中要顾及学生最大乘车时间,且优化目标要兼顾所需校车数量和校车行驶距离,经典SDVRP算法难以直接应用于SDSBRP。因此分析了该问题的解特征,首次构建双目标SDSBRP数学模型,并首次设计针对该问题的元启发式求解算法。该算法首先构造初始可行解,然后在模拟退火算法框架下,引入站点需求拆分的邻域搜索算子进行迭代搜索,逐步改善解的质量。邻域搜索中,设计了多目标问题的邻域接受准则来引导邻域解的搜索方向,并引入破坏重建机制来增加解的多样性。使用已有的测试案例集和改造的测试案例进行算法测试,实验结果表明所提算法收敛性好,能够显著降低校车服务成本。 展开更多
关键词 校车路径问题 需求拆分 元启发式算法 模拟退火
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基于简化阻抗模型和比较元启发式算法的锂离子电池参数辨识方法 被引量:1
10
作者 孙丙香 杨鑫 +3 位作者 周兴振 马仕昌 王志豪 张维戈 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2952-2962,共11页
快速准确地辨识电化学参数对锂离子电池机理建模至关重要。而传统的参数辨识方法多采用直接拟合,难以精确反映电池的内部状态。为解决这一问题,本工作以37 Ah三元电池为研究对象,基于电化学反应中的法拉第过程、双层电容的弥散效应的非... 快速准确地辨识电化学参数对锂离子电池机理建模至关重要。而传统的参数辨识方法多采用直接拟合,难以精确反映电池的内部状态。为解决这一问题,本工作以37 Ah三元电池为研究对象,基于电化学反应中的法拉第过程、双层电容的弥散效应的非法拉第过程以及固相与液相的传导过程,构建了一个与电化学模型映射的修正简化阻抗模型,与伪二维(P2D)模型不同,该模型输入为不同荷电状态(SOC)下的三电极电化学阻抗谱(EIS),通过拟合EIS得到对应工况电化学参数,实现对电池模型准确的参数识别。通过拟合阻抗谱,辨识得到了16个高敏感度的电化学参数,其中正极7个、负极9个。我们进一步比较了66种元启发式算法在锂离子电池电化学参数识别中的性能表现,从识别精度、计算效率和鲁棒性等方面对其进行多维分析。研究结果表明,自适应差分进化算法在参数识别中综合效果最佳,其平均绝对百分比误差小于3%,非重复函数计算次数小于35000次,表明其达到最大准确度的同时运算量较低,提出的辨识方法不仅更好地反映了参数的物理意义,还为电化学模型的简化计算和在线辨识提供了有力支持。 展开更多
关键词 锂离子电池 简化阻抗模型 元启发式算法 电化学阻抗谱
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基于元启发式算法的凸轮从动机构优化设计研究 被引量:3
11
作者 李浩 刘志芳 严胜利 《机床与液压》 北大核心 2021年第14期105-109,共5页
针对传统的凸轮从动机构设计方法不能满足凸轮从动机构多因素和多层次的设计要求,提出用元启发式算法对凸轮从动机构进行设计优化。构建凸轮从动机构简化示意图,采用元启发式算法实现凸轮从动机构的设计优化,并对优化效果进行仿真验证... 针对传统的凸轮从动机构设计方法不能满足凸轮从动机构多因素和多层次的设计要求,提出用元启发式算法对凸轮从动机构进行设计优化。构建凸轮从动机构简化示意图,采用元启发式算法实现凸轮从动机构的设计优化,并对优化效果进行仿真验证。分析凸轮从动机构的结构,建立凸轮从动机构数学模型;定义3个优化目标,同时添加8个约束条件。开发元启发式优化算法蚂蚁优化器,编写相应代码。采用MATLAB软件对凸轮从动机构进行仿真,与传统计算法计算结果进行对比和分析。仿真结果表明:采用元启发式算法优化后,机构尺寸最大减小9.5%、提升从动机构所需力最大减少2.4%、最大接触应力最大减少12.1%,从动机构位移跟踪误差、速度以及加速度的最大值也大大减少。验证了采用元启发式算法能有效实现凸轮从动结构的设计优化。 展开更多
关键词 凸轮从动机构 元启发式算法 优化 仿真
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应用元启发式算法解决特殊约束的装配线平衡问题 被引量:2
12
作者 赵晶 吴翠红 王昭宇 《湖北农机化》 2019年第19期128-130,共3页
装配线平衡问题不仅影响着产品的装配效率,更影响着产品的装配质量。以某卡车装配线为例,针对现有装配线存在的不合理状况,应用元启发式算法对现有装配线的平衡问题进行研究,通过应用传统启发式规则的第一和第二规则并与随机方法相结合... 装配线平衡问题不仅影响着产品的装配效率,更影响着产品的装配质量。以某卡车装配线为例,针对现有装配线存在的不合理状况,应用元启发式算法对现有装配线的平衡问题进行研究,通过应用传统启发式规则的第一和第二规则并与随机方法相结合,通过对运算时间的控制,在产生了大量的解的情况下,再通过目标函数来判断备选解的优化程度,确定优化方案。最终达到了对该卡车装配线平衡的目的。 展开更多
关键词 元启发式算法 生产线平衡 优化 装配效率
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针对几种元启发式算法的应用性能对比研究 被引量:14
13
作者 尚正阳 顾寄南 +1 位作者 唐仕喜 孙晓红 《机械设计与制造》 北大核心 2021年第4期34-38,共5页
随着智能制造和精益生产的推进,元启发式算法(智能算法)已经在实际工业和生活中得到了广泛应用。然而,由于其自身结构所带来的不确定性,如何针对具体目标快速选择一个高效的特定算法,仍然需要进一步的研究与探讨。为此以具有代表性的NP-... 随着智能制造和精益生产的推进,元启发式算法(智能算法)已经在实际工业和生活中得到了广泛应用。然而,由于其自身结构所带来的不确定性,如何针对具体目标快速选择一个高效的特定算法,仍然需要进一步的研究与探讨。为此以具有代表性的NP-hard问题—TSP问题为例,针对典型的元启发式算法:遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和蚁群算法进行了不同维度的实验与对比。并结合算法的不同求解思想,通过对其计算结果和计算过程的定量分析,给出了四种算法的特点与异同,以此来为相关算法的选择、应用以及改进提供基础与参考。 展开更多
关键词 元启发式算法 遗传算法 模拟退火算法 禁忌搜索算法 蚁群算法 性能对比分析
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一种元启发式算法:海岛算法 被引量:1
14
作者 马吉明 张嵩 +3 位作者 苏日建 张国良 陈浩洋 山石姣 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2019年第4期54-60,共7页
在假设海岛上植物总量不变的情况下,植物的生长位置随着海平面的上升,出现越来越集中于最高点的现象.受该现象启发,提出一种元启发式算法即海岛算法(island algorithm,IA).海岛算法在每次迭代中包含3个阶段:淘汰阶段、海平面上升阶段、... 在假设海岛上植物总量不变的情况下,植物的生长位置随着海平面的上升,出现越来越集中于最高点的现象.受该现象启发,提出一种元启发式算法即海岛算法(island algorithm,IA).海岛算法在每次迭代中包含3个阶段:淘汰阶段、海平面上升阶段、平衡阶段.通过对算法进行分析,找出算法的优势原因及适合和不适合求解的函数的特点,并对算法的复杂度和鲁棒性进行分析.将算法在CEC2013函数集上进行验证.在多个维度下,同经典的粒子群算法进行比较.实验结果表明,海岛算法在求解具有某类特征的函数时,比粒子群算法差;在其他多数测试函数的实验结果中,海岛算法在多个维度下的精度和鲁棒性均显著优于粒子群算法,验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 海岛算法 优化 进化计算 元启发式算法
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空间光波前畸变校正中的元启发式SPGD算法 被引量:3
15
作者 赵辉 吕典楷 +3 位作者 安静 邝凯达 余孟洁 张天骐 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期424-434,共11页
为了改善传统随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD)算法收敛速度慢且容易陷入局部极值的问题,提出了一种元启发式随机并行梯度下降(Meta-Heuristic SPGD,MHSPGD)算法。该算法将SPGD算法和元启发式算法的开发与... 为了改善传统随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD)算法收敛速度慢且容易陷入局部极值的问题,提出了一种元启发式随机并行梯度下降(Meta-Heuristic SPGD,MHSPGD)算法。该算法将SPGD算法和元启发式算法的开发与探索两步结合,首先利用SPGD算法的梯度下降搜索得到局部最优解,然后进行邻域搜索得到局部最优区域以外的可能最优解,通过所有解性能指标的比较来确定新的迭代起点。随着搜索范围的自适应扩展,该算法能够避免陷入局部极值并趋向收敛于全局最优。同时,为了避免重复搜索,建立了记忆表来记录迭代过程中产生的次最优解。搭建了无波前探测器自适应光学系统模型,运用所提算法对不同湍流强度下的波前畸变进行了仿真校正,并针对不同Zernike阶数的像差进行了仿真实验。在三种湍流强度下,MHSPGD算法所能达到的斯特列尔比(Strehl Ratio,SR)分别为0.7621、0.6554、0.3749,相比于SPGD算法分别提升了0.1%、2%和18.6%。此外,当畸变中含有较多高阶成分时,文中所提优化算法相比传统的SPGD算法,SR收敛到0.6所需的迭代次数减少了约47%,且SR收敛极限值也提升了约9.4%。结果表明:与三种主流优化算法相比,MHSPGD在保持较快收敛速度的同时,能够在各种湍流强度下达到更高的收敛极限,有效地解决了算法的局部收敛问题。 展开更多
关键词 自适应光学 波前畸变校正 随机并行梯度下降算法 元启发式算法
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基于改进自组织临界优化的元启发式灰狼优化算法 被引量:9
16
作者 徐达宇 LIU Renping 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第6期1588-1593,共6页
针对新型元启发式算法灰狼优化(GWO)算法在寻优过程中易陷入局部最优这一问题,提升该算法获取全局最优解的能力。介绍了该算法的基本原理和建模过程,并在此基础上,结合自组织临界性理论的优点,提出了改进的极值优化(IEO)算法,将IEO融入... 针对新型元启发式算法灰狼优化(GWO)算法在寻优过程中易陷入局部最优这一问题,提升该算法获取全局最优解的能力。介绍了该算法的基本原理和建模过程,并在此基础上,结合自组织临界性理论的优点,提出了改进的极值优化(IEO)算法,将IEO融入到GWO模型中,构建基于自组织临界(SOC)优化的改进GWO算法(IEOGWO)。通过与传统优化算法对于23个基准测试函数在寻优性能上的综合比较,验证了IEO-GWO模型在获取全局最优解性能上的优越性。 展开更多
关键词 元启发式算法 灰狼优化算法 自组织临界 全局最优化
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基于病毒溯源优化思想的元启发式优化算法
17
作者 汪勇 白雪 +1 位作者 艾学轶 蒲秋梅 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第3期40-45,共6页
为提高当前元启发式算法的优化精度和收敛性能,模拟病毒溯源过程的优化思想,文章提出一种元启发式病毒溯源多目标优化算法。给出更早感染者、最早感染者、误差最优解和算法性能评价指标的定义,构造追踪方向、追踪指令和追踪范围启发式... 为提高当前元启发式算法的优化精度和收敛性能,模拟病毒溯源过程的优化思想,文章提出一种元启发式病毒溯源多目标优化算法。给出更早感染者、最早感染者、误差最优解和算法性能评价指标的定义,构造追踪方向、追踪指令和追踪范围启发式更新算法,建立具有目标偏好的感染度函数,由此设计具有快速精准搜索能力的启发式追踪算子和筛查算子。通过17个单目标和多目标测试函数优化实验验证了所提算法在优化精度、优化速度和平均误差上均优于参与比较的其他6个元启发式算法,为复杂优化问题的求解提供了一种新的有效方法。 展开更多
关键词 多目标优化 元启发式算法 病毒溯源 追踪与筛查 误差最优解
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基于Q—学习的超启发式模型及算法求解多模式资源约束项目调度问题 被引量:8
18
作者 崔建双 吕玥 徐子涵 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1472-1481,共10页
为了更好地解决传统的元启发式算法机制单一和面向问题定制不足等问题,提高算法的整体通用性,本文提出一种基于Q—学习的超启发式模型,并基于该模型设计实现了一种超启发式算法,求解多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP)。该模型架构分... 为了更好地解决传统的元启发式算法机制单一和面向问题定制不足等问题,提高算法的整体通用性,本文提出一种基于Q—学习的超启发式模型,并基于该模型设计实现了一种超启发式算法,求解多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP)。该模型架构分为高低两层,低层由具有多种异构机制和不同参数的元启发式算子组成,高层则依据Q—学习策略自动选择低层算子。模型将多种优秀的元启发式算法与反馈—学习强化机制有机整合,具备灵活的可扩展性。为检验算法效果,从MRCPSP标杆算例库中选取了上千个规模不等的算例,设计了等价比较实验环节,并与最新公开文献提供的结果进行了比较。结果表明,基于Q—学习的超启发式算法在目标值、通用性、鲁棒性等多项性能指标上均表现优异,可以借鉴应用到其他各种组合优化问题。值得一提的是,针对J30算例的计算结果有多达41个算例获得了比当前公开文献报告的已知最优解更好的结果。 展开更多
关键词 启发模型 强化学习 Q—学习 多模资源约束项目调度问题 元启发式算法 反馈—学习强化机制
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大规模黑箱优化问题元启发式求解方法研究进展 被引量:11
19
作者 江璞玉 刘均 +1 位作者 周奇 程远胜 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2021年第4期1-18,共18页
大型复杂工程装备的优化设计通常为高复杂度、高维度的优化问题,即所谓的大规模黑箱优化问题,其特点是目标函数和/或约束函数解析式不可知且设计变量维度很高。近年来,大规模黑箱优化问题在各领域引起了学者们的兴趣,而元启发式算法被... 大型复杂工程装备的优化设计通常为高复杂度、高维度的优化问题,即所谓的大规模黑箱优化问题,其特点是目标函数和/或约束函数解析式不可知且设计变量维度很高。近年来,大规模黑箱优化问题在各领域引起了学者们的兴趣,而元启发式算法被认为是求解该问题的有效方法。为此,全面总结了近年来求解该问题的元启发式算法的研究进展,包括使用与不使用分解策略的元启发式算法,以及处理大规模昂贵优化问题的代理模型辅助元启发式算法,并指出了针对此问题的元启发式求解方法未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 大规模优化 黑箱优化 元启发式算法 代理模型辅助优化
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基于强化学习的正弦优化算法求解能耗分布式流水车间节能调度问题
20
作者 郎峻 殷晓明 顾幸生 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期623-632,共10页
针对分布式流水车间节能调度中最大完工时间(makespan)与总能耗(TEC)的多目标优化难题,本文提出一种基于强化学习的正弦优化算法(RLSOA)。算法通过双重Q-learning策略协同优化加工序列与速度调整:底层Q-learning优先加速关键路径任务以... 针对分布式流水车间节能调度中最大完工时间(makespan)与总能耗(TEC)的多目标优化难题,本文提出一种基于强化学习的正弦优化算法(RLSOA)。算法通过双重Q-learning策略协同优化加工序列与速度调整:底层Q-learning优先加速关键路径任务以缩短makespan,顶层Q-learning降低非关键任务速度以减少TEC。结合自适应参数与4种速度调整算子,设计基于精英解导向的局部搜索策略,平衡全局探索与局部开发。基于480组不同规模算例的实验表明,相较于KCA、INSGA等对比算法,RLSOA在覆盖率(C-metric)和反世代距离(IGD)指标上平均提升23.6%和降低41.8%。消融实验验证双重Q-learning与局部搜索分别贡献65.3%和28.7%的解质量提升。统计检验(p<0.05)证实本文算法优越性,为分布式制造系统提供了高效的节能调度工具。 展开更多
关键词 节能 分布流水车间调度 强化学习 元启发式算法 多目标优化
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