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题名求解仓储作业优化问题的多物种协同进化算法
被引量：4
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作者
杨文强
张素君
郭昊
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机构
河南科技学院机电学院
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2020年第6期33-39,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61773156)
河南省科技攻关计划资助项目(202102110281,202102110282)。
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文摘
针对一类带过道仓储作业优化问题,为提高仓储作业效率,受生物进化论的启发,提出一种基于遗传、粒子群以及人工鱼群共同参与的多物种协同进化算法(multispecies co-evolution algorithm,MSCA),即通过基于学习机制的多物种竞争共生捕食策略,使每个物种适应环境的能力都能得到增强;同时引入变异机制,使全部物种的种群多样性得到协同改善,从而在提高单个物种进化能力的同时,也提高了算法的全局寻优能力及求解效率,最后通过工业现场实例验证了算法的有效性。
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关键词
仓储作业优化
遗传算法
粒子群算法
人工鱼群算法
多物种协同进化
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Keywords
warehouse operation optimization
genetic algorithm
particle swarm optimization algorithm
artificial fish swarm algorithm
multispecies co-evolution
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种基于多物种协同进化的神经网络优化方法
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作者
姜新农
王文香
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机构
中国科技大学信息科学技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第15期69-71,共3页
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文摘
论文在阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性之后,分析了一般遗传算法在神经网络结构优化过程中存在的不足,并根据多物种之间相互竞争和相互适应的机理提出了一种基于多物种协同进化的优化方法。该方法既可以有效地避免神经网络结构寻优过程中解搜索空间过大以及进化规则复杂等问题,还可以起到对网络的结构和权值同时进化的作用。仿真实验表明该方法是可行并且有效的。
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关键词
神经网络
遗传算法
多物种协同进化
机械手
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Keywords
Neural Networks,Genetic Algorithms, species coevolution,manipulator
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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