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基于知识的智能优化引导方法研究进展
被引量：
8
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作者
邢立宁
陈英武
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第11期1285-1289,共5页
为了提高智能优化方法的优化性能,国内外学者通过知识来加强对优化过程的引导.对基于知识的智能优化引导方法进行了综述:一方面通过传统人工智能手段来实现对智能优化方法的引导;另一方面通过特定知识模型来实现对智能优化方法的引导....
为了提高智能优化方法的优化性能,国内外学者通过知识来加强对优化过程的引导.对基于知识的智能优化引导方法进行了综述:一方面通过传统人工智能手段来实现对智能优化方法的引导;另一方面通过特定知识模型来实现对智能优化方法的引导.从前期优化过程中挖掘有用知识,采用知识来引导后续优化过程,极大地提高了智能优化方法的优化性能.
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关键词
人工智能
智能优化算法
引导
全局收敛
遗传算法
知识模型
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职称材料
题名
基于知识的智能优化引导方法研究进展
被引量：
8
1
作者
邢立宁
陈英武
机构
国防科学技术大学信息系统与管理学院符理系
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第11期1285-1289,共5页
基金
国家自然科学基金(70971131,70601035,70801062)资助~~
文摘
为了提高智能优化方法的优化性能,国内外学者通过知识来加强对优化过程的引导.对基于知识的智能优化引导方法进行了综述:一方面通过传统人工智能手段来实现对智能优化方法的引导;另一方面通过特定知识模型来实现对智能优化方法的引导.从前期优化过程中挖掘有用知识,采用知识来引导后续优化过程,极大地提高了智能优化方法的优化性能.
关键词
人工智能
智能优化算法
引导
全局收敛
遗传算法
知识模型
Keywords
Artificial intelligence
intelligent optimization approaches
guidance
global convergence
genetic algorithm
knowledge model
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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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于知识的智能优化引导方法研究进展
邢立宁
陈英武
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2011
8
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