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1.
自适应蚁群算法   总被引:112,自引:1,他引:111       下载免费PDF全文
蚁群算法是由鄣大利得M.Dorigo等人首先提出的一种新型的模拟进化算法,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质,为求解算杂的组合优化问题提供了一种新思路,此方法已经引起了众多学者的研究兴趣,但同时也存在着一些缺点,如需要较长的计算时间,容易出现停滞现象等,目前国内对此研究尚少,为此,本文对景中算法的研究现状作一综述,希望能够对相关研究起到一定的启发作用。  相似文献
2.
蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用   总被引:64,自引:2,他引:62  
汪镭  吴启迪 《控制与决策》2003,18(1):45-48,57
将蚁群算法引入连续空间的函数寻优问题求解,通过将传统群算法中的“信息量留存”过程拓展为连续空间中的“信息量分布函数”,定义了相应的求解算法,对多极值函数和非线性连续函数的寻优实例仿真取得了良好的结果,显示了蚁群处在连续空间优化问题中的应用前景。  相似文献
3.
一种改进的蚁群算法求解最短路径问题   总被引:26,自引:3,他引:23  
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路,该文应用蚁群算法求解最短路径问题,对算法的选择策略,局部搜索,信息量修改三方面进行改进,使算法不易陷入局部最优解,并且能较快地收敛到全局最优解,实验结果表明,改进方法是合理的,有效的。  相似文献
4.
模拟退火算法综述   总被引:23,自引:4,他引:19  
】本文综合介绍模拟退火算法的原理、实现形式、渐近收敛性、应用及其并行策略,对模拟退火算法给出一个简明、全面、客观的综合评价  相似文献
5.
一种基于构建基因库求解TSP问题的遗传算法   总被引:21,自引:1,他引:20  
杨辉  康立山  陈毓屏 《计算机学报》2003,26(12):1753-1758
传统的遗传算法通常被认为是自适应的随机搜索算法.该文在分析其特点后针对TSP问题提出了一种将建立基因库(Ge)与遗传算法结合起来的新算法(Ge-GA).该算法利用基因库指导种群的进化方向,并在此基础上使用全局搜索算子和局部搜索算子增强遗传算法的“探测”和“开发”能力.Ge-GA算法大大加快了遗传算法的收敛速度和寻优能力.作者测试了TSPLIB中的多个实例(城市数目从70~1577),试验结果与最优解的误差都不超过0.001%.特别是对于难求解的TSP问题,如att532和fl1577,都能够在理想的时间内找到最优解.  相似文献
6.
基于免疫遗传算法的装箱问题求解   总被引:20,自引:1,他引:19  
装箱是一类典型的NP完全问题.本文用一种免疫遗传算法来研究装箱问题的求解.免疫遗传算法在传统遗传算法的全局随机搜索基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,大大提高了算法的群体多样性,实验表明,免疫遗传算法具有很好的全局收敛性,能有效解决装箱问题.  相似文献
7.
一个基于填充函数变换的对称TSP问题的局部搜索算法   总被引:14,自引:1,他引:13  
该文提出了求对称TSP问题近优解的填充函数算法。首先,在用局部搜索算法求得对称TSP问题的一个局部极小解后,对该问题作填充函数变换得到一新的组合优化问题,新问题的局部极小解和最优解分别是原问题的局部极小解和最优解,而且在对称TSP问题的目标函数值大于或等于其目标函数当前极小值的区域中,新问题只有一个已知的局部极小解。随后用局部搜索算法求新问题的一个局部极小解,它或者是已知的局部极小解,或者是对称TSP问题的更好的局部极小解。对多个标准实例的计算试验表明,该文所构造的算法优于直接求解对称TSP问题的局部搜索算法。  相似文献
8.
组合优化问题中遗传算法的局限性及其改进模式   总被引:11,自引:0,他引:11  
遗传算法在解决多峰函数求解,多目标规划和生产调度等问题时,相对其它优化算法具有一定的优势,但仍存在严重的局限性,尤其表现在组合优化的求解问题中,为此,提出一种“生物进化过程=遗传操作+免疫功能”的新模式,并通过生产调度的求解问题验证了该算法的有效性。  相似文献
9.
关于求解难组合优化问题的蚁群优化算法   总被引:11,自引:1,他引:10       下载免费PDF全文
1.引言组合优化问题在规划、调度、资源分配、决策等工程问题中有着非常广泛的应用。在问题规模较小时,可以使用分支定界法或动态规划方法等来求解。当问题规模增大时,解的数目虽然有限,但呈指数增长,要在合理时间内求得准确的最优解实际上已不可能。为此,人们设计了各种启发式算法。近年来,最重要和最有希望的一个研究领域是构造“师法自然“的启发式。它们类比社会系统、物理系统、生物系统等的运行机制,设计算法在问题的解空间中进行非确定性搜索。典型的有遗传算法(GA)、模拟退火(SA)、人工神经网络(ANN)。这些算法由于其自适应性,对难组合优化问题的求解取得了好的结果,被广泛应用于工程优化和控制中。本文将要介绍的蚁群优化算法,由于其较强的自适应性和对问题状态的学习能力,正逐步成为一种新的有潜力的优化算法。  相似文献
10.
二维装箱问题的一种实现方法   总被引:10,自引:0,他引:10  
遗传算法(GA)是基于自然淘汰地遗传机制的搜索算法,近年来利用遗传算法解决组合优化问题的研究十分普遍。二维装箱问题是典型的组合优化问题,也是时间复杂度非常高的NP问题之一,如何实现有效的算法流程一直是该类问题的难点,本文在BL算法的基础上,提出一种改进的算法结构和流程,并分析了用GA实现过程中编码的健全性和完备性以及多样性评价问题。  相似文献
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