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1.
遗传算法的全局收敛性和计算效率分析   总被引:76,自引:1,他引:75  
本文应用齐次有限马尔科夫链分析了简单遗传算法、最优保存简单遗传算法和自适应遗传算法的收敛性,然后对计算效率进行了定性分析,得到了指导基因操作策略设计的极限分布概率原则。  相似文献
2.
单亲遗传算法及其全局收敛性分析   总被引:75,自引:0,他引:75       下载免费PDF全文
序号编码的遗传算法(GA)不能在两条染色体的任意位置进行交叉,必须使用 PMX,CX和OX等特殊的交叉算子,而这些交叉算子实施起来都很麻烦.针对序号编码GA 的上述不足,提出一种单亲遗传算法(PGA).PGA采用序号编码,不使用交叉算子,而代之以 隐含序号编码GA交叉算子功能的基因换位等遗传算子,简化了遗传操作,并且不要求初始 群体具有多样性,也不存在"早熟收敛"问题.仿真结果验证了这种算法的有效性.  相似文献
3.
人工免疫算法及其应用研究   总被引:19,自引:1,他引:18       下载免费PDF全文
为了有效地解决病态的约束优化问题,提出了一种模拟生物免疫系统自我调节功能的人工免疫算法,介绍了算法的基本步骤,构造了几种人工免疫算子,分析了算法的收敛性.人工免疫算法继承了遗传算法“优胜劣汰”的自我淘汰机制,但新抗体的产生方法比遗传算法中新个体的产生方法灵活得多.在进行抗体选择时若能确保当时的最优抗体可以进入下一代抗体群,则人工免疫算法是全局收敛的.100个城市TSP问题的仿真实例显示人工免疫算法比遗传算法具有更强的全局搜索能力和收敛速度.  相似文献
4.
广义遗传算法的逻辑结构及全局收敛性的证明   总被引:19,自引:4,他引:15       下载免费PDF全文
2。世纪70年代前后,北美和欧洲的一些科学家开始探索用模拟生物进化的方式求解复杂优化问题。其中,以Holland提出的遗传算法(geneti。algo-rithm,GA)最具代表性仁,〕。50年代以来,Hopfield解决了反馈型人工神经网络的迭代稳定性问题,Rumelhart等人重新发现T BP算法〔2〕;董聪等人对BP算法做了推广,揭示了多层前向网络的逼近机理,建立了相应的拓扑结构学习算法t3.众…  相似文献
5.
隐式自校正广义预测控制器及其全局收敛性   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
通过引入等价性能指标,给出了一种基于CARIMA模型、考虑模型误差的隐式自校正广 义预测控制器.并通过构造两个辨识器,使控制器的全部参数能递推估计.文末给出了当采 用改进型最小二乘法和随机逼近法估计参数时的自校正广义预测控制隐式算法的全局收敛 性证明.  相似文献
6.
一种具有混合编码的二进制差分演化算法   总被引:10,自引:0,他引:10  
差分演化(DE)是Storn和Price于1997年提出的一种基于个体差异重组思想的演化算法,非常适用于求解连续域上的最优化问题.首先引入"差异算子"等概念,给出DE的一种简洁算法描述,并分析了它所具有的特性.然后,为了使DE能够求解离散域上的最优化问题,基于数学变换思想引入"辅助搜索空间"和"个体混合编码"等概念,通过定义一个特殊的满射变换,在辅助搜索空间的作用下将连续域上的高效差分演化搜索变换为离散域上的同步演化搜索,由此提出了第1个二进制差分演化算法:具有混合编码的二进制差分演化算法(HBDE).接着,给出了HBDE的依概率收敛和完全收敛的定义,并利用离散Markov随机理论证明了HBDE是完全收敛的. HBDE不仅完全具有DE的各种特性和所有优点,而且非常适用于求解离散域上的最优化问题,对随机生成的大规模3-SAT问题实例和典型0/1背包问题实例的数值计算表明:该算法具有很好的全局收敛性和稳定性,其性能远远超过二进制粒子群优化算法和遗传算法.  相似文献
7.
文[1]指出,具有比例复制和自适应交叉、变异操作的遗传算法(简称AGA)满足最优保存GA(简称EGA)的条件,则由EGA全局收敛的结论得出AGA也是全局收敛的;同时认为,AGA构成的Markov链为非时齐的,本文给出了EGA的严格定义,拽出了EGA全局收敛的本质,说明了AGA实际并不属于EGA,因此也不能沿用EGA全局收敛的吉论,在此基础上证明了AGA不能全局收敛,最优仔细分析了AGA的遗传操作,说明AGA可由时齐Markov链来描述。  相似文献
8.
基于平滑技术和一维搜索的全局优化进化算法及其收敛性   总被引:5,自引:0,他引:5  
为了解决全局优化算法中的一个难点--算法易于陷入局部极小点,设计了一个平滑函数,该函数可以消除一些局部极小点,而在包含最优点的部分,函数保持不变.这样,通过对此平滑函数的优化,局部极小点的数目就会在迭代过程中大量地减少,使算法更易找出全局极小点;根据平滑函数的性质,设计了一个新的杂交算子,此算子能自适应地产生优质的后代;利用平滑函数的性质,巧妙地将一维搜索技术用于算法的设计之中,从而使算法的速度大大提高;在此基础上,设计了一个解全局优化问题的新的高效进化算法,并且证明了其全局收敛性.最后的数值实验也表明新算法十分有效.  相似文献
9.
一种改进的最优保存遗传算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
在已有的研究工作基础上,给出了一种改进的最优保存遗传算法,研究了算法的全局收敛性和收敛速度,并给出了收敛性证明.数值实验表明.该算法能够有效的求解全局优化问题.  相似文献
10.
一种改进的混合蛙跳算法及其收敛性分析   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
为了提高混合蛙跳算法(SFLA)求解函数优化问题的能力,借鉴PSO与DE的进化算子提出了一种改进的混合蛙跳算法(ESFLA),分析了ESFLA的时间复杂性,并基于有限Markov链证明了ESFLA的全局收敛性。对ESFLA、SFLA与ISFLA2的仿真计算结果表明,ESFLA比SFLA和ISFLA2更适用于求解复杂的函数优化问题。  相似文献
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