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1.
遗传变异蝙蝠算法在0-1背包问题上的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
0-1背包问题是经典组合优化NP难题。在蝙蝠算法的基础上结合遗传变异的思想,引入主动进化算子、无效蝙蝠和当前最优位置蝙蝠集聚的处理规则,提出了遗传变异蝙蝠算法,并将其用于求解0-1背包问题。仿真结果表明:该算法在收敛速度和精度上优于基本蝙蝠算法,并且能够有效地求解0-1背包问题。  相似文献
2.
基于模拟退火高斯扰动的蝙蝠优化算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
蝙蝠算法(bat algorithm, BA)是一类新型的搜索全局最优解的随机优化技术。为了提高BA算法的搜索效果, 把模拟退火的思想引入到蝙蝠优化算法中, 并对蝙蝠算法的某些个体进行高斯扰动, 提出了一种基于模拟退火的高斯扰动蝙蝠优化算法(SAGBA)。分别将蝙蝠优化算法、模拟退火粒子群算法、SAGBA在20个典型的基准测试函数中进行仿真对比, 结果表明SAGBA不仅增加了全局收敛性, 而且在收敛速度和精度方面均优于其他两种算法。  相似文献
3.
基于BACS算法的数据库查询优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对布谷鸟算法局部搜索能力弱、寻优精度低等缺陷,提出一种蝙蝠算法和布谷鸟算法相融合的数据库查询优化算法(BACS)。按照布谷鸟优化算法对鸟巢位置进行更新,利用蝙蝠算法的动态转换策略对鸟巢位置进一步更新,避免算法陷入局部最优;最后将BACS应用于数据库查询优化问题求解,并通过仿真实验对BACS的性能进行测试。实验结果表明,BACS加快了数据库查询优化求解的收敛速度,获得了质量更高的查询优化方案。  相似文献
4.
采用机动飞行的蝙蝠算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对基本蝙蝠算法存在着易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题,提出了采用机动飞行的蝙蝠优化算法.该算法中每只蝙蝠根据其当前在群体中位置的优劣情况选择不同的飞行模式,处于较优位置的蝙蝠选择机动飞行模式,随机变轨逐步向群体最优位置靠近捕获猎物;而处于较差位置的蝙蝠选择非机动飞行方式,随机移动捕获猎物.为表明所提出算法的有效性和正确性,通过九个典型的基准函数优化实验测试,实验结果表明,该算法具有较好的优化精度和较好的全局搜索能力.  相似文献
5.
一种高效的混合蝙蝠算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对基本蝙蝠算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优,求解精度低等缺陷,提出一种融合局部搜索的混合蝙蝠算法用于求解无约束优化问题。该算法利用混沌序列对蝙蝠的位置和速度进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;融合Powell搜索以增强算法的局部搜索能力,加快收敛速度;使用变异策略在一定程度上避免算法陷入局部最优。选取几个标准测试函数进行仿真实验,结果表明:与基本蝙蝠算法和粒子群优化算法相比,混合蝙蝠算法具有更好的寻优性能。  相似文献
6.
云计算中的资源分配一直都是研究的重点, 提出了一种基于改进的蝙蝠算法的云计算资源分配方法. 在蝙蝠算法中引入差分遗传算法, 通过变异, 交叉和选择等操作避免个体陷入局部最优, 以及过早产生最优解的可能,改进后的蝙蝠算法能够有效的提高收敛速度和精度. 仿真实验表明, 本文算法不但有效提高了算法性能, 还优化了云计算系统中的资源调度能力, 提高了云计算资源的利用率.  相似文献
7.
为了优化信息工程监理过程中的多目标问题,通过对各目标权重分配方法的改进,构建针对各监理阶段的多目标控制优化模型,采用蝙蝠算法对其进行求解,并同粒子群算法比较,仿真结果表明,该算法能够适用于对信息工程监理多目标优化问题的最优解的搜索且优于基本粒子群算法。  相似文献
8.
针对基本蝙蝠算法在寻优后期存在寻优精度低、早熟及易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合入侵杂草生长繁殖局部搜索的蝙蝠算法。该算法将入侵杂草算法的杂草生长繁殖、空间扩散和竞争机制融合到蝙蝠算法中,采用动态调整杂草空间扩散算子的标准差,使算法既增加了全局搜索能力,同时也提高了局部搜索能力。通过对8个标准测试函数的仿真测试,结果表明该算法具有较优的全局搜索和局部搜索能力,在寻优精度和收敛性方面都比基本蝙蝠算法有较大的提高。  相似文献
9.
针对最小化最大完成时间的有限缓冲区流水线调度问题(LBPFSP),提出一种混合蝙蝠算法(HBA)。在算法设计中,采用基于 SPV 的编码规则以实现连续的实数向离散的作业序列的转变,在种群初始化时引入 NEH 启发式算法,为提高算法的搜索效率,以一定的概率执行基于 Pairwise 的邻域搜索。对标准测试问题在不同缓冲区下的最优值进行仿真并与其他算法进行对比,并对基于 Pairwise 的邻域搜索的执行概率值对算法性能的影响进行讨论,其结果验证了 HBA 求解 LBPFSP 的有效性。  相似文献
10.
研究了以总路程与总收益之比为目标函数的最小比率旅行商问题,提出了求解该问题的离散蝙蝠算法。介绍了蝙蝠算法的基本思想,重新定义了位置与位置的减法操作算子、实数与位置的乘法操作算子以及速度与位置的加法操作算子,引入了城市子序列逆序策略来对线路进行局部搜索。给出了算法的具体实现方案,并通过仿真和比较实验验证算法的优化性能,实验结果表明该算法可以有效求解最小比率旅行商问题。  相似文献
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