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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 359 毫秒

1.  基于融合算法的测试优化选择问题研究  
   刘刚  黎放  狄鹏《计算机科学》,2013年第40卷第Z6期
   测试优化选择是个集覆盖问题,而启发式算法是求解集覆盖问题的有效方法。文中将遗传算法、BP神经网络和模拟退火算法进行融合,提出了一种融合算法,该算法充分利用遗传算法全局搜索能力强、BP神经网络训练能力强和模拟退火算法搜索速度快的优点,既避免陷入局部最优的现象,又提高了搜索的效率和精度。该算法已应用于求解测试优化问题。实例证明,该算法能够快速有效地求得测试优化问题的最优解。    

2.  结合特征学习的粒子群求解极小碰集方法  
   刘娟  欧阳丹彤  王艺源  张立明《电子学报》,2015年第5期
   基于模型诊断中的极小碰集问题是人工智能领域的一个重要课题,现实中很多实际问题都可以转化为极小碰集问题,如老师与课程问题,极小覆盖集问题等。通过对极小碰集问题特征的研究,本文结合粒子群优化求解极小碰集的算法提出了一个新的算法,来指导极小碰集的求解:引入学习机制,减少极小碰集求解中对无解空间的搜索;加入翻转策略,来加速极小碰集有解空间中的求解。实验结果表明本文提出的算法在求解极小碰集问题上的效率有明显提高。    

3.  电子侦察卫星任务规划调度模型与算法研究  被引次数:5
   冉承新  熊纲要  王慧林  邱涤珊《通信对抗》,2009年第1期
   对电子侦察卫星任务规划模型及算法进行了研究。首先给出了规划预处理的基本方法,并在合理假设基础上建立起相应的数学模型;然后提出了电子侦察任务可能冲突判断、冲突任务集分割及电子侦察任务冲突执行度等方法及概念,针对遗传算法及模拟退火算法各自的优缺点,设计了一种基于冲突消解的遗传模拟退火算法对问题进行求解;最后通过实例将该算法与普通遗传算法(GA)相比较,结果表明该算法的规划效果比GA更好。    

4.  基于HGA算法的Rough集理论在故障诊断中的应用  
   吴静  邓堃  柳世考《计算机测量与控制》,2007年第15卷第10期
   知识约简问题是粗集理论的一个核心问题,文章提出了一种基于混合遗传算法的相对约简算法,把模拟退火融入到遗传算法中形成混合遗传算法,提高了遗传算法的优化效率,并在此基础上寻求最小条件属性集及最小属性值约简,论文最后以某导弹测控系统配电分系统故障诊断为例,证明该算法是一种行之有效的约简算法,从而为导弹系统的故障诊断提供了一条新思路.    

5.  遗传模拟退火算法在弹药装载中的应用研究  被引次数:1
   唐慧丰  于洪敏  陈致明《计算机应用与软件》,2006年第23卷第1期
   多约束条件下的弹药装载问题是一个复杂的组合优化问题,属于NP-完全问题,其求解是很困难的。本文在考虑弹药装载中各类约束条件的情况下,将模拟退火算法作了若干改进后,融入遗传算法,提出了一种遗传模拟退火算法来求解弹药装载问题。本文对该算法的遗传算子和冷却进度表进行了详细的阐述,给出了使用该算法求解弹药装载问题的具体实现方法。    

6.  遗传模拟退火算法在EXCEL上的编程实现  
   廖方茵  丁凰  李晓英《福建电脑》,2009年第25卷第7期
   针对遗传算法和模拟退火算法的互补特点,提出用遗传模拟退火算法来求解最优化问题。使用Excel的VBA语言来编程实现该算法,将遗传模拟退火算法与Excel的数据处理相结合,方便用户在Excel上建立模型,解决最优化问题。最后给出一个实例,运行结果证实了遗传模拟退火算法在求解最优化问题上优于遗传算法。    

7.  基于因果关系的模型诊断  被引次数:3
   张立明  赵剑  赵相福  欧阳丹彤  白岩《吉林大学学报(工学版)》,2009年第39卷第4期
   提出一种基于因果关系的思想求解所有极小诊断的新方法。此方法与Reiter的模型诊断方法有着本质的不同,不用求解冲突集及冲突集的碰集,一次直接求出所有的极小诊断,避免了由于调用ATMS时的组合爆炸引起的NP-完全问题。并根据因果关系的思想提出了极小诊断组成原理和极小诊断元件个数原理,可直接求出所有的极小诊断,避免了非极小诊断的产生,提高了诊断效率,并且不会丢失正确的解。该算法程序容易编制,且效率较好,可以满足复杂被诊断对象的实时性要求。    

8.  基于遗传模拟退火算法的入侵检测特征选择研究  
   黎利辉《计算机安全》,2010年第7期
   特征选择已经成为入侵检测的一个很重要的问题,它通过求解出有用的特征子集,去除冗余特征,来达到提高分类精度和效率的目的。提出了一种基于遗传模拟退火算法的特征选择算法,以基本遗传算法为基础,将遗传操作和模拟退火操作相结合,克服了一般遗传算法的不足,有效避免陷入局部最优并最终趋于全局优化,在入侵检测的标准数据集-KDD1999上的模拟实验证明:遗传模拟退火特征选择算法能够加快特征选择的速度;并且与当前典型的特征选择算法相比,具有更好的检测率。    

9.  基于遗传模拟退火算法的DNA多序列比对研究  
   陈金灿  向来生  刘希玉  吴海龙《信息技术与信息化》,2012年第2期
   针对生物信息学中DNA多序列比对问题,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法相结合的求解算法:在遗传模拟退火算法中,利用模拟退火算法针对遗传算子进行改进来提高算法的效率,由遗传算法进行全局搜索,模拟退火算法用于局部寻优,防止遗传算法的早熟收敛。通过与经典比对算法ClustalX和经典遗传算法进行比对研究,结果表明该算法是有效的。    

10.  协同设计的冲突检测研究  
   贾彦博  孙立镌《哈尔滨理工大学学报》,2007年第12卷第6期
   冲突检测是协同设计中的一个主要问题.本文从约束的角度考虑,把冲突的检测问题转化为整个协同设计约束网络的可满足问题,并引入遗传模拟退火算法进行求解,使得计算效率提高了近30%,冲突识别率提高了20%.    

11.  利用CSP求解极小碰集的方法  
   王艺源  欧阳丹彤  张立明  张永刚《计算机研究与发展》,2015年第3期
   基于模型诊断是人工智能领域中具有挑战性的问题,包含了很多人工智能中的关键问题,其研究对整个人工智能领域起着重要推动作用。在基于模型诊断中,候选诊断结果通常由所有极小冲突集对应的所有极小碰集所描述,求出所有极小碰集是其核心问题之一。提出一种将极小碰集问题转换为约束满足问题的方法,该方法调用成熟的CSP求解器进行求解,扩展了约束可满足问题的应用领域。首次提出hard‐冲突集和sof t‐冲突集的概念,并给出利用所提的方法分别求解具有一些特征的极小碰集:小于固定长度、不含特定元素及包含hard‐冲突集和sof t‐冲突集。实验结果表明,提出的方法易于实现、扩展性强,对于特定类型极小碰集问题的求解效率较高。    

12.  基于混合遗传算法的神经网络在智能故障诊断中的应用  被引次数:2
   李雪梅  胡玉兰《沈阳理工大学学报》,2004年第23卷第2期
   设计了用模拟退火的混合遗传算法代替BP网络的反向传播过程的改进算法,解决了在故障诊断系统中BP算法容易陷入局部极小值的问题.该算法是在遗传算法中引入模拟退火机制,将其同BP算法结合,形成一个混合的优化算法.新算法既有神经网络的学习能力和鲁棒性,又有遗传算法的强的全局随机搜索能力.仿真结果表明,这种改进算法极大提高了内燃机故障诊断系统的效率和准确性.    

13.  改进遗传算法优化的神经网络在智能故障诊断中的应用  被引次数:1
   沈红  胡玉兰  李雪梅《机械设计与制造》,2009年第3期
   设计了用模拟退火的混合遗传算法代替BP网络的反向传播过程的改进算法,解决了在机械敲障诊断系统中BP算法容易陷入局部极小值的问题.该算法是在遗传法中引入模拟退火机制,将其同BP算法结合,形成一个混合的优化算法.新算法既有神经网络的学习能力和鲁裤性,又有遗传算法的强的全局随机搜索能力.仿真结果表明,这种改进算法极大提高了内燃机故障诊断系统的效率和准确性.    

14.  利用标志传播求解基于模型的故障诊断  
   欧阳丹形  张立明  赵剑  白洪涛《仪器仪表学报》,2011年第32卷第12期
   基于模型的诊断是一项新型的智能推理技术,是人工智能领域中一个炙手可热的研究分支.提出元件输出标志的概念,通过在系统中传播输出标志,来判断元件集合是否为系统的诊断.使用SE-Tree( set enumeration tree)形式化地描述整个计算过程,逐步生成当前系统对应的所有极小诊断.此方法不求解冲突集和碰集,直接求出所有的极小诊断,与Reiter的模型诊断方法有着本质的不同,极大地减小了诊断求解的复杂度.实验结果表明,该算法具有较好的效率,并且适用于复杂的对象的诊断问题.    

15.  一种基于改进遗传算法的车间调度问题研究  
   曾益《机械设计与制造》,2011年第7期
   作业车间调度是一类求解较困难的组合优化问题,在考虑遗传算法早熟收敛问题结合模拟退火算法局部最优时能概率性跳出的特性,该特性最终使算法能够趋于全局最优。在此基础上,将遗传算法和模拟退火算法相结合,提出了一种基于遗传和模拟退火的混合算法,该算法将模拟退火算法赋予搜索过程一种时变性融入其中,具有明显的概率跳跃性。同时。通过选取Brandimarte基准问题和经典的Benchmarks基准问题进行分析,并应用实例对该算法进行了仿真研究。该结果表明,通过模拟退火算法与遗产算法相集合,可以使计算的收敛精度明显提高,是行之有效的,与传统的算法相比较,有较明显的优越性。    

16.  基于非线性规划的凸多面体间碰撞检测算法  被引次数:1
   赵伟  李文辉  夏云飞《吉林大学学报(工学版)》,2008年第38卷第3期
   为了提高碰撞检测算法的速度,提出用顶点的凸包表示凸多面体,将两个凸多面体间距离的问题归结为一个带约束条件的非线性规划问题,利用模拟退火遗传算法对该问题进行求解。利用模拟退火的接收准则进行交叉、变异,降低了时间复杂度。结果表明,模拟退火遗传算法计算效率高、速度快。    

17.  一种基于ATMS的求解所有极小冲突集的新方法  被引次数:2
   张立明  欧阳丹彤  赵相福《计算机工程与科学》,2007年第29卷第11期
   在Reiter算法的基础上,本文提出一种基于ATMS的求解所有极小冲突集的新方法。其中,对每个元件模型最多调用一次就可求出所有的极小冲突集,防止了ATMS的多次调用,因而能够提高效率。本文提出了极小依赖集的概念,并据此对ATMS求得的极小冲突集进行了分类;分析了算法的复杂度,并将新方法与相关工作进行了比较。该算法程序容易编制,而且效率高。    

18.  遗传模拟退火算法在约束求解中的应用  被引次数:5
   刘生礼  唐敏  董金祥《中国图象图形学报》,2003年第8卷第8期
   将遗传模拟退火算法应用于约束求解中 ,提高了约束系统求解的鲁棒性和效率 .与 Newton- Raphson数值方法相比 ,由于遗传模拟退火算法是一种单纯的数值迭代方法 ,不涉及到矩阵求逆 ,因此克服了 Newton- Raphson法对初始值敏感的缺点 ,具有很强的鲁棒性 ;与其他利用 BFGS的优化算法相比 ,由于遗传模拟退火算法是在一个初始的解空间中搜索所有可能的解 ,因此克服了 BFGS优化算法对良约束多解情况只能求出一个解的缺点 ;由于遗传模拟退火算法是将约束问题转化为优化问题后才进一步求解 ,因此其可以处理过约束一致和欠约束的问题    

19.  遗传模拟退火算法在MATLAB上的编程实现  
   廖方茵《福建电脑》,2015年第5期
   遗传算法和模拟退火算法均为启发式搜索算法,结构互补,可将两者结合,使用遗传模拟退火算法来求解最优化问题。使用MATLAB语言来编程实现该算法,将遗传模拟退火算法与MATLAB强大的数据处理相结合,方便用户在MATLAB上建立模型,解决最优化问题。最后给出一个实例,运行结果证实了遗传模拟退火算法在求解最优化问题上优于单一的遗传算法。    

20.  液压系统故障诊断技术新进展  
   《起重运输机械》,2000年第7期
   在液压系统故障诊断技术中,以下热点将是非常有发展前途的研究和应用领域. (1)遗传算法和模拟退火算法.用于液压系统故障诊断的ANN大多采用基于BP学习算法的MIP神经网络,该网络在训练时易陷于局部极小,解决的办法是采用GA或SA对网络进行训练.此外,还可以用各种统计算法克服ANN的训练瘫痪问题.    

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