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1.
基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法   总被引:19,自引:4,他引:15  
微分进化(differential evolution)是一种新的简单而有效的直接全局优化算法,并在许多领域得到了成功应用.提出了基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法.新算法定义了极大极小距离密度,给出了基于极大极小距离密度的Pareto候选解集的维护方法,保证了非劣解集的多样性.并根据个体间的Pareto.支配关系和极大极小距离密度改进了微分进化的选择操作,保证了算法的收敛性,实现了利用微分进化算法求解多目标优化问题.通过对5个ZDT测试函数、两个高维测试函数的实验及与其他多目标进化算法的对比和分析,验证了新算法的可行性和有效性.  相似文献
2.
多目标进化算法研究进展   总被引:17,自引:0,他引:17       下载免费PDF全文
郑向伟  刘弘 《计算机科学》2007,34(7):187-192
进化算法具有本质上并行、不需要求导或其他辅助知识、一次运行产生多个解和简单易于实现等优点,被视为求解多目标优化问题的有效方法,目前已经形成了各种不同的多目标进化算法(MOEA)。本文首先回顾了多目标进化算法的研究起源,给出了多目标优化问题的数学描述;其次,详细分析了第一代多目标进化算法,其主要特征是简单易于实现,包括NSGA、NPGA、MOGA等,并指出这一代算法研究的成绩与不足;然后,对第二代多目标进化算法作了全面分析,指出其特征是强调效率,以精英保留策略为实现机制,且对SPEA、PAES、NSGAⅡ、NPGA2、PESA、Micro-GA等方法进行分析比较,还对这一代的研究作了总结;最后,对多目标进化算法的研究趋势作了展望和预测。  相似文献
3.
用擂台赛法则构造多目标Pareto最优解集的方法   总被引:13,自引:0,他引:13       下载免费PDF全文
郑金华  蒋浩  邝达  史忠植 《软件学报》2007,18(6):1287-1297
针对多目标进化的特点,提出了用擂台赛法则(arena's principle,简称AP)构造多目标Pareto最优解集的方法,论证了构造方法的正确性,分析了其时间复杂度为O(rmN)(0m/N<1).理论上,当AP与Deb的算法以及Jensen的算法比较时(它们的时间复杂度分别为O(rN2)和O(Nlog(r-1)N)),AP优于Deb的算法;当目标数r较大时(如r≥5),AP优于Jensen的算法;此外,当m/N较小时(如m/N≤50%),AP的效率与其他两种算法比较具有优势.对比实验结果表明,AP具有比其他两种算法更好的CPU时间效率.在应用中,AP可以被集成到任何基于Pareto的MOEA中,并能在较大程度上提高MOEA的运行效率.  相似文献
4.
基于个体密集距离的多目标进化算法   总被引:13,自引:0,他引:13  
雷德明  吴智铭 《计算机学报》2005,28(8):1320-1326
外部种群维护和适应度赋值是多目标进化算法(MOEA)的两个重要部分,该文首先对这两个问题目前已有的处理方法进行了分析,然后提出了基于个体密集距离的外部种群维护方法,并在将所有个体根据Pareto支配关系分成四个层次的基础上,给出了一种由个体密集距离定义的适应度函数,最后将基于个体密集距离的多目标进化算法CMOEA应用于几个常用的测试函数,并和SPEA,SPEA-2进行了比较,计算结果表明CMOEA具有良好的搜索性能.  相似文献
5.
多目标进化算法及其在控制领域中的应用综述   总被引:9,自引:0,他引:9  
多目标进化算法在求解多目标优化问题方面具有独特的优势.对此,介绍了多目标进化算法的基本原理,讨论了多目标进化算法的一系列改进方法;论述了近年来多目标进化算法在自动控制领域中的最新研究成果,并对其未来的发展方向进行了展望.  相似文献
6.
一种快速的基于占优树的多目标进化算法   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
石川  李清勇  史忠植 《软件学报》2007,18(3):505-516
为了解决多目标进化算法中适应值指派(fitness assignment)的耗时问题,提出了一种新颖的适应值指派方法--占优树.占优树保存了个体之间的必要信息,暗含了个体的密度信息,而且显著减少了个体之间的比较.此外,基于占优树的淘汰策略没有花费额外的代价就保存了种群多样性.在此基础上,提出了一种新的基于占优树的多目标进化算法.通过6个测试问题和3个方面的测试标准,新算法在接近真实的最优前沿和保持种群的多样性方面,与SPEA2和NSGA-II性能相当,但速度要比它们快得多.  相似文献
7.
基于多目标自适应遗传算法的逻辑电路门级进化方法   总被引:5,自引:1,他引:4  
提出一种改进的遗传算法,通过网表级编码、多目标评估和遗传参数自适应等措施,可依据多个设计目标,以较少的运算量自动生成和优化逻辑电路.在数字乘法器、偶校验器等进化设计实验中,通过比手工设计和同类方法更优的新奇设计结果展示了该方法的有效性和先进性.  相似文献
8.
一种基于最小生成树的多目标进化算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
怎样保证朝Pareto最优解的方向搜索和如何获得均匀分布且范围广泛的非支配解是多目标进化算法(MOEA)设计时的两个关键问题,它们很大程度上取决于适应度赋值和外部种群维护这两个重要部分.提出了一种基于最小生成树的多目标进化算法(MST_MOEA).在考虑了个体间支配关系的基础上,利用个体与非支配集的距离和不同等级个体的树聚集密度来对适应度赋值;在外部种群的非支配解个数超过规定的种群规模时,用树的度数和树聚集密度对其进行修剪.将其应用于不同维数下9个测试函数,并与NSGA-II,SPEA2进行对比,结果证实了算法良好的收敛性和分布性.  相似文献
9.
基于排序的非劣集合快速求解算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出一种快速算法求解非劣集合,它采用两种技术加速求解:①它不直接求原集合的非劣集合而是转化成求一个整型集合的非劣集合;②它制定一个总体上非劣元素在前、劣元素在后的检查序列,并以尽可能少的比较次数检查一个元素的非劣性,一旦发现后面的元素全劣,终止搜索.理论和实验结果表明,当非劣集合较大时新算法的性能明显优于当前所知的较快算法(KLP).  相似文献
10.
基于多目标进化算法的混合H2/H∞优化控制   总被引:3,自引:1,他引:2  
马清亮  胡昌华 《控制与决策》2004,19(6):699-701,706
提出一种用于混合H2/H∞优化控制的多目标进化算法.为加快算法的收敛进程,将LMI方法的优化结果作为初始代种群,并采用群体排序、小生境和最优保留等关键技术.仿真结果表明,与LMI方法相比,多目标进化算法的优化结果具有更小的保守性.  相似文献
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