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1.
CGSP作业管理器合成服务的QoS优化模型及求解   总被引:34,自引:4,他引:30  
服务网格为松散的分布式服务提供了一个“电子市场”,使整合这些来自不同地方的异构的、动态的资源成为可能.CGSP的作业管理器提供了一个网格环境下的服务合成工具.在CGSP作业管理器早期开发和使用的实践中,作者发现合成服务难以提供预期的服务质量将成为CGSP网格服务合成技术走向实用化所面临的重要挑战.为此文章提出了一种合成服务的QoS优化模型.此模型的主要特点是:(1)服务虚拟化;(2)可扩展的QoS度量;(3)基于多度量的合成服务全局QoS优化.为此建立了数学模型并给出了两种求解算法.用程序对模型进行了模拟,分析了测试结果,然后从求解速度和优度两个方面比较了两种算法的优劣,并针对此模型在CGSP作业管理器中的实现给出了讨论.  相似文献
2.
A Survey of Automated Timetabling   总被引:23,自引:0,他引:23  
The timetabling problem consists in scheduling a sequence of lectures between teachers and students in a prefixed period of time (typically a week), satisfying a set of constraints of various types. A large number of variants of the timetabling problem have been proposed in the literature, which differ from each other based on the type of institution involved (university or school) and the type of constraints. This problem, that has been traditionally considered in the operational research field, has recently been tackled with techniques belonging also to Artificial Intelligence (e.g., genetic algorithms, tabu search, and constraint satisfaction). In this paper, we survey the various formulations of the problem, and the techniques and algorithms used for its solution.  相似文献
3.
一种求解旅行商问题的高效混合遗传算法   总被引:18,自引:3,他引:15  
旅行商问题(Tmvelling Salesman Problem TSP)是一个典型的组合优化难题,论文提出一种求解旅行商问题的高效混合遗传算法。该算法结合遗传算法和2-opt邻域搜索优化技术,并针对旅行商问题的特点,提出K近邻点集以缩减搜索空间从而加快求解速度。基于典型实例的仿真结果表明,此算法的求解效率比较高。  相似文献
4.
一个用于优化搜索的学习算法   总被引:18,自引:0,他引:18       下载免费PDF全文
在PBIL(population base dincremental learning)算法和自私基因算法的基础上,提出一个新的优化搜索算法——基因学习算法.该算法允许每个等位基因取多值(复等位基因),并且用信息熵作为结束条件的判据.在学习过程中还与局部启发式搜索法相结合.最后用基因学习算法解决了3个典型的组合优化问题(最大截问题、调度问题和旅行商问题),取得了比现有文献最优值还好的结果.  相似文献
5.
基于粒子群优化算法的约束布局优化   总被引:17,自引:2,他引:15  
布局优化是NP难问题,也是复杂的非线性约束优化问题.针对这个问题,将新的基于粒子群优化的方法应用于布局参数的优化,提出了适合粒子群优化的约束处理,并通过与直接搜索算法的混合,加强了算法在局部区域的搜索能力.通过实例将该算法与乘子法以及基于遗传算法的布局优化方法进行了比较.仿真结果表明,该算法可以提高布局优化问题解的质量,同时降低计算费用.  相似文献
6.
遗传算法的应用举例   总被引:14,自引:0,他引:14  
遗传算法作为一种通用、高效的优化算法,已应用到工程计算的各个领域。该文首先简要阐述了遗传算法的基本原理和其操作步骤。同时为了验证其全局的寻优能力,采用MATLAB语言编制程序实现遗传算法对数值优化和旅行商问题的求解,需要说明的是这两类问题的程序编制和求解分别依赖于不同的已有遗传算法工具箱。为了便于说明遗传算法的优越性,分别将对数值优化和旅行商问题的计算结果与用局域搜索法和模拟退火得出的优化结果进行比较。比较结果表明,对于数值优化问题,遗传算法比局域搜索法具有更佳的寻优能力;对于旅行商问题的求解也能得到满意的结果。  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.
求解二次分配问题的离散粒子群优化算法   总被引:14,自引:0,他引:14       下载免费PDF全文
提出了一种求解二次分配问题的离散粒子群优化算法. 根据二次分配问题及离散量的特点, 重新定义了粒子的位置、速度等量及其运算规则, 为抑制早熟停滞现象, 为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和平均多样性. 算法中定义了排斥算子来保持粒子群的多样性, 使用局部搜索算子来提高算法的局部求精能力, 使算法在空间勘探和局部求精间取得了较好的平衡. 在 QAPLIB 的实例上的仿真结果表明, 离散粒子群优化算法具有良好的性能.  相似文献
9.
蚁群算法及其实现方法研究   总被引:12,自引:0,他引:12  
胡娟  王常青  韩伟  全智 《计算机仿真》2004,21(7):110-114
蚁群算法是一种相对较新的启发式方法,通过模拟蚂蚁的觅食行为解决问题,是目前昆虫算法中较成功的例子.蚁群算法的本质是一种并行的、自组织的算法,它可应用于更好地组织大数目实体的相互作用过程,如货郎担问题、车辆绕径问题、排程问题等。该文简述了蚁群算法的起源和发展,总结了蚁群算法的特点和不足及针对这些不足提出的各种改进方法,并介绍了和蚁群算法相关的几种具体应用。最后,文章探讨了蚁群算法研究中仍存在的问题和以后的发展方向。  相似文献
10.
一种新的求解多目标优化问题的混合遗传算法   总被引:10,自引:0,他引:10  
分析了遗传算法和单纯形算法的特点,充分利用二者的优点,把单纯形算法作为一种局部搜索方法与变权系数遗传算法有机地结合起来,提出了一种求解多目标优化问题的混合遗传算法。数值实验表明该混合遗传算法能求得问题的数量更多、分布更广的Pareto最优解。  相似文献
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