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1.
浮点数编码的遗传算法及其应用   总被引:31,自引:1,他引:30  
对多极值函数的全局优化问题,采用十进制浮点数对遗传算法进行编码,综合设计出相应的选择、交叉与变异遗传操作得到浮点数编码的遗传算法(Float-encoding Genetic Algorithm,FGA)。应用FGA对3个著名的优化方法测试函数进行优化计算。仿真结果表明FGA不易陷入局部极值,收敛速度快,并能得到较高的优化精度。  相似文献
2.
基于模拟退火的全局优化算法   总被引:12,自引:0,他引:12  
针对优化问题中的多极值的现象,提出了基于有记忆模拟退火的全局优化算法,并针对不同的设计变量,采用了不同的邻域产生方法。在分析 算法性能的基础上,分别对连续变量和离散变量优化问题的工程实例进行了求优,结果表明该算法具有较高的计算精度和适应性。  相似文献
3.
SCE-UA、遗传算法和单纯形优化算法的应用   总被引:12,自引:0,他引:12  
简要介绍了在水文模型参数优选中有代表性的3个算法,即SCE-UA(Shuffled Complex Evolution)、遗传算法和改进的单纯形法,采用基于MATLAB的多次独立的复杂函数全局优化测验,并将3种方法应用于三水源新安江模型参数自动优选,对各优化算法的应用效果进行分析比较,并讨论各算法的收敛速度、计算量以及稳定性和有效性.结果表明SCE-UA综合了遗传算法和单纯形法优点,能够全局一致、快速地收敛到全局最优解,取得了较为满意的结果.  相似文献
4.
粒子群算法在新安江模型参数优选中的应用   总被引:9,自引:0,他引:9  
对粒子群算法进行了详细描述和分析,并将其应用于新安江模型的参数优选中.对于人工生成的理想水文资料,采用粒子群算法优化新安江模型,可以使全部参数收敛到真值;对于实测的水文资料,通过与单纯形混合加速遗传算法(SAGA)和单纯多边形进化算法(SCE-UA)进行比较,可以看出,粒子群算法全局收敛性能较好,计算效率和精度较高,是一种有效的新安江模型参数优选方法.  相似文献
5.
一种仿生优化方法—微粒群算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
介绍了一种新的仿生优化算法——微粒群算法。与传统的优化算法相比,微粒群算法在全局优化性能等多方面具有相当的优越性。  相似文献
6.
运用变异算子随机搜索求解全局优化问题   总被引:7,自引:1,他引:6  
通过改进遗传算法,提出一种求解全局优化问题的变异基随机搜索方法.该法以变异算子作为唯一的遗传算子,利用生物变异原理进行局部搜索,同时为使算法具有一定的全局搜索性能引入随机初始化技术.它具有较强的局部搜索能力,可在有限时间内取得较好解.仿真实验证明,本算法在求解全局优化问题上的有效性,并表明其局部收敛能力与求解结果均优于传统遗传算法.  相似文献
7.
通用回归神经网络及其用于渣油裂解建模   总被引:5,自引:0,他引:5  
为建立准确的渣油裂解装置经验模型,采用了一种特殊的径向基函数网络--通用回归神经网络(general regression neural network, GRNN).GRNN具有明确的概率意义,结构和连接权均完全确定,克服了一般径向基网(RBFN)设计和训练上的困难.在分析了平滑因子对GRNN性能的影响后,设计了改进的进化规划算法(MEP)以优选平滑因子,并建立MEP-GRNN模型.该模型用于渣油裂解建模时,其预报精度和稳定性比RBF-PLS等方法均有所提高,表现了MEP-GRNN为非线性过程建模的优势.  相似文献
8.
一类两层多目标决策的全局优化方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对一类两层多目标决策问题,论证了将其转化为等价的一般多目标决策问题的方法;采用信息熵确定权重将多目标问题化为单目标决策问题,并基于模拟退火全局优化方法,提出了一种求解方法,通过算例表明该方法是有效的.  相似文献
9.
粒子群优化算法分析   总被引:5,自引:0,他引:5  
粒子群优化算法是一种基于群体智能的随机全局优化技术,尽管其原理简单易、于实现且功能强大,但目前研究人员还没有对它的工作原理做出足够的解释.将群体优化过程看成一个动态系统的演变,采用线性离散时间系统的分析方法对算法的收敛性进行了分析,导出了简化PSO算法的收敛条件.考虑到参数是影响算法性能和效率的关键因素,利用标准测试函数对算法的参数选择进行了详细的分析,并给出一些指导性原则.  相似文献
10.
一种高效的快速模拟退火算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
基于 对经典模拟退火算法的分析,给出了一种新的快速模拟退火算法。  相似文献
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