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1.
遗传算法的运行机理分析   总被引:69,自引:0,他引:69  
遗传算法是一种自适应启发工群体型迭代式全局搜索算法,正受到许多学科的重视。本文首先以函数优化为例分析了遗传算法的运行过程,然后着重探讨了遗传算法的全局收敛性和效率问题,提出了有效基因的新概念及有效基因突变操作,推导出每次遗传搜索产生O(2^l-1)数量级的新模式,最后给出了结论。  相似文献
2.
布局问题的模拟退火算法   总被引:24,自引:0,他引:24  
布局问题属于NP-完全问题已被研究多年,模拟退火法是一种新的通用启发式优化算法,现已广泛用于解决大规模集成电路逻辑布线设计、图象处理等组成优化问题,本语文通过对布局问题及模拟退火算法的分析,将它们综合起来构成了求解布局问题的模拟退火算法,计算结果表明,本文算法得到的解优于传统优化方法所得到的解;本文还通过实验对算法中各参数所起作用进行了论述。  相似文献
3.
基于粒子群优化的模糊C-均值聚类改进算法   总被引:6,自引:3,他引:3  
针对模糊C-均值聚类算法(FCM)存在易陷入局部优化的问题,将粒子群优化算法(PSO)和模糊C-均值聚类算法FCM相结合,提出了一种新的模糊聚类算法PSO-FCM.该算法使用PSO算法来代替FCM的迭代过程以实现模糊聚类,具有了很强的全局搜索能力,从而不用再为得到好的聚类效果而反复选择初值.仿真实验结果表明,提出的模糊聚类算法提高了FCM的搜索能力,具有更好的稳定性和健壮性,优化能力增强,提高了聚类的效率和效果.  相似文献
4.
基于遗传算法的Kriging模型构造与优化   总被引:4,自引:1,他引:3  
相关模型参数的确定是Kriging模型构造的关键,讨论了利用传统数值优化方法,如模式搜索方法,确定相关参数存在依赖搜索起始点等缺点;利用遗传算法获得满足目标函数全局最小情况下的相关模型参数,解决了模型的构造对起始点依赖的问题;将遗传算法与改进后的Kriging模型结合,基于近似模型对系统进行全局最优化.  相似文献
5.
最优化问题全局寻优的AFSA-BFGS混合算法   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
针对人工鱼群算法在优化后期收敛速度变慢问题,利用BFGS算法快速的局部搜索能力来改进,提出了一种最优化问题全局寻优的AFSA-BFGS混合算法。通过8个标准函数测试结果表明,AFSA-BFGS混合算法,不仅具有全局收敛性能,而且还具有较快的收敛速度和更高的求解精度,是求解优化问题的一种有效方法。  相似文献
6.
基于改进粒子群算法的聚类算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
K-均值算法是一种传统的聚类分析方法,具有思想与算法简单的特点,因此成为聚类分析的常用方法之一.但K-均值算法的分类结果过分依赖于初始聚类中心的选择,对于某些初始值,该算法有可能收敛于一般次优解.在分析K-均值算法和粒子群算法的基础上,提出了一种基于改进的粒子群算法的聚类算法.该算法将局部搜索能力强的K均值算法和全局搜索能力强的粒子群算法结合,提高了K均值算法的局部搜索能力、加快了收敛速度,有效地阻止了早熟现象的发生.实验表明该聚类算法有更好的收敛效果.  相似文献
7.
从局部极小到全局最优   总被引:2,自引:0,他引:2  
所有控制决策问题本质上均可归结为优化问题,但大部分存在多极小,因此如何摆脱局部极小以实现全局最优一直是理论界和工程界关注的热点课题。文章总结了若干全局优化技术的机制和特点,包括模拟退火、进化计算、禁忌搜索、变邻域搜索、噪声方法、巢分区、混沌搜索、隧道方法、平滑技术、混合算法等,力求为优化研究人员了解全局优化技术和开发高效算法提供指导。  相似文献
8.
基于外点法的混合遗传算法求解约束优化问题   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
刘伟  刘海林 《计算机应用》2007,27(1):216-218
提出了一种求解约束优化问题的混合遗传算法。它不是传统的在适应值函数中加一个惩罚项,而是在初始种群、交叉运算和变异运算过程中,把违反约束条件的个体用外点法处理设计出新的实数编码遗传算法。数值实验证明,新算法性能优于现有其他进化算法,是通用性强、高效稳健的方法。该方法兼顾了遗传算法和外点法的优点,既有较快的收敛速度,又能以非常大的概率求得约束优化问题全局最优解。  相似文献
9.
一种基于改进PSO的K—means优化聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统的K—means算法对初始聚类中心的选取敏感、容易收敛到局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法(PSO)的K—means优化聚类算法。该算法利用PSO算法强大的全局搜索能力对初始聚类中心的选取进行优化:通过动态调整惯性权重等参数增强PSO算法的性能;利用群体适应度方差决定算法中前部分PSO算法和后部分K—means算法的转换时机;设置变量实时监控各个粒子和粒子群的最优值变化情况,及时地对出现早熟收敛的粒子进行变异操作,从而为K—means算法搜索到全局最优的初始聚类中心,使聚类结果不受初始聚类中心影响,易于获得全局最优解。实验结果表明文中提出的改进算法与传统聚类算法相比具有更高的聚类正确率、更好的聚类质量及全局搜索能力。  相似文献
10.
一种求解高维约束优化问题的γ-PSO算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
PSO算法是一种随机搜索的群体智能算法,在求解高维约束优化问题,尤其是在约束条件较多时,PSO算法易陷入局部极值且收敛速度慢。针对上述问题,对PSO算法进行了改进,提出了γ-PSO算法,把PSO算法的随机数由(0,1)扩展到(-1,1),这样加大了粒子飞行速度和飞行方向的多样性,从而使PSO算法具有摆脱局部极值的能力。对γ-PSO算法进行了求解高维约束优化问题的实验,实验结果表明γ-PSO算法能收敛到全局最优值,收敛性能明显优于其他改进的PSO算法和其他优化算法。  相似文献
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