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1.
一种基于粒子群算法求解约束优化问题的混合算法   总被引:24,自引:0,他引:24  
李炳宇  萧蕴诗  吴启迪 《控制与决策》2004,19(7):804-807,812
通过将粒子群算法(PSO)与差别进化算法(DE)相结合,提出一种混合算法PSODE,用于求解约束优化问题.PSODE是在PSO算法中适当引入不可行解,将粒子群拉向约束边界,加强对约束边界的搜索,同时与DE算法结合以加强搜索能力.基于典型高维复杂函数的仿真表明,该算法简单高效,鲁棒性强.  相似文献
2.
PSO算法在工程优化问题中的应用   总被引:23,自引:3,他引:20  
粒子群优化算法是群体智能中一个新的分支。该算法本质上是一种随机搜索算法,并能以较大概率收敛到全局最优,特别适用于连续函数的优化。针对工程中的优化问题,将粒子群算法与死亡罚函数法相结合,提出一种求解有约束问题的优化算法。通过与其它算法的比较,表明该算法是一种简单、高效和普适的算法。  相似文献
3.
有等式约束优化问题的粒子群优化算法   总被引:7,自引:5,他引:2  
目前大多数粒子群优化算法针对无约束优化问题或不等式约束优化问题,求解有等式约束优化问题的方法是把每个等式约束变成两个不等式约束,这种方法的缺点是在进化过程中粒子位置很难满足等式约束条件,影响了收敛速度和解的精度。提出了求解有等式约束优化问题的两种新粒子群优化算法,数值试验结果表明,算法是有效的。  相似文献
4.
自适应乘子在工程优化问题中的应用   总被引:5,自引:1,他引:4  
张春慨  邵惠鹤 《控制与决策》2001,16(Z1):669-672
在增广Lagrange乘子函数和协作进化算法的基础上,采用自适应策略来解决工程优化问题.其中存在两组相互作用的进化种群A和B,A利用B的反馈信息来评价A中乘子个体的优劣,进而进化A中乘子个体;B则利用A中乘子个体来动态进化原问题的候选解个体.在算法迭代过程中,罚因子是确定性逐渐增大,以使算法逐渐收敛;A中乘子个体则朝其最优值的方向进化,且由B可得到原问题的最优解.与基于静态和动态罚函数的GAs相比,该算法准确度和鲁棒性较高,易于实现,并适合并行化计算.  相似文献
5.
一种求解约束优化问题的遗传算法   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
梁昔明  秦浩宇  龙文 《计算机工程》2010,36(14):147-149
提出一种求解约束优化问题的遗传算法。通过可行解与不可行解算术交叉的方法对问题的决策空间进行搜索,对可行种群和不可行种群分别按照适应度和约束违反度进行选择。传统变异操作使得解往往偏离了约束区域,因此引入对可行解的边界变异和对不可行解的非均匀变异,并通过维变异方法保持种群的多样性。数值实验结果说明该算法的有效性。  相似文献
6.
用于约束多目标优化问题的双群体差分进化算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
首先给出一种改进的差分进化算法,然后提出一种基于双群体搜索机制的求解约束多目标优化问题的差分进化算法.该算法同时使用两个群体,其中一个用于保存搜索过程中找到的可行解,另一个用于记录在搜索过程中得到的部分具有某些优良特性的不可行解,避免了构造罚函数和直接删除不可行解.此外,文中算法、NSGA-Ⅱ和SPEA的时间复杂度的比较表明,NSGA-Ⅱ最优,文中算法与SPEA相当.对经典测试函数的仿真结果表明,与NSGA-Ⅱ相比较,文中算法在均匀性及逼近性方面均具有一定的优势.  相似文献
7.
多目标优化与自适应惩罚的混合约束优化进化算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出一种多目标优化与自适应惩罚函数相结合的方法来处理约束优化问题.首先利用多目标优化方法提取当前群体中的主要信息;然后进一步用自适应惩罚函数选出最有价值的信息.将这种约束处理技术与一种基于群的算法生成器模型相结合,即可得到一种新的约束优化进化算法.选取10个标准测试函数对新算法的性能进行数值实验,结果表明了所提出方法的有效性和较强的稳健性,与其他尖端算法相比得到了相似或更优的结果.  相似文献
8.
求解约束优化问题的人工鱼群算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
在利用人工鱼群算法求解约束问题时,处理好约束条件是取得好的优化效果的关键。引入了半可行域的概念,并结合人工鱼群算法(ArtificialFish-SwarmAlgorithm,AFSA)本身的特点,设计了基于竞争选择和惩罚函数的适应度函数,从而得到了一个利用ASFA算法求解约束优化问题的新的进化算法。实验证明了算法的有效性。  相似文献
9.
基于变量分离和加权最小二乘法的图像复原*   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
为提高图像复原的质量和速度,提出一种新的图像复原算法。首先基于变量分离技术,加入新的约束条件,建立解决图像复原问题的目标函数;然后利用交替最小化方法,将目标函数的优化分解为两个交替迭代的过程,以获得图像复原问题的全局最优解。在求解分离得到的新变量的过程中,引入迭代重加权最小二乘法(IRLS)处理L1范式的不可微分问题。实验结果表明,提出的算法有效地解决了图像复原问题;与同类的一些算法相比,该算法在复原速度和复原效果方面均具有优势。  相似文献
10.
智能系统中推理规则的约束优化问题求解   总被引:1,自引:1,他引:0  
首先介绍了积-和重心模糊推理方法与简化模糊推理方法,在此基础上,提出了智能系统中约束优化问题求解的一般方法。通过对温度控制中模糊约束优化问题的实例研究,讨论了此方法对求解不同问题的适应性。在规则以及规则前件和后件中表示语言变量的隶属函数不复杂时,该方法对于模糊约束优化问题的求解是十分有效的。  相似文献
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