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1.
NSGA-Ⅱ算法的改进策略研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在多目标优化领域具有广泛的应用,但该算法种群收敛分布不均匀,全局搜索能力较弱,算法运行速度较慢。针对这些局限性提出了改进的排序适应度策略、算术交叉算子策略、按需分层策略和设定阈值选择策略。在典型的测试函数集上的数值实验结果表明,根据这些策略改进的算法得到的非劣解集具有较好的分布性,同时收敛速度更快。  相似文献
2.
基于演化硬件的容错系统设计技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于演化硬件的N 模异构冗余容错系统设计方法.首先,改进了一种多目标进化算 法,利用改进的优化算法来设计多模冗余系统目标数字电路;然后,提出了多模数字电路设计的异构评价策 略,以用于N 模异构电路的优化设计;最后,将设计的异构数字电路用于组成N 模冗余容错系统,以提高容 错系统的可靠性.对单目标与多目标设计电路、同构与异构冗余电路的容错性能进行了理论分析和对比,给 出了异构电路评价方法和选择策略.以8 线—3 线编码器作为设计实例,实验结果证明了基于多目标进化设 计的异构电路所组成的容错系统具有更好的容错能力.  相似文献
3.
微分进化算法作为一种新型、简单、高效的并行随机优化算法,近年来在许多领域得到了应用,多目标微分进化便是其中的一种。针对传统多目标微分进化算法中微分进化控制参数不能自适应调整、算法容易出现早熟和退化的现象,采用惯性权重参数自适应调整的控制策略以及改进的拥挤距离算法对多目标微分进化进行改进,并将改进后的算法用于控制系统PID参数优化仿真试验。结果表明,改进后的多目标微分进化算法具有较好的收敛性和分布性以及较高的搜索效率。  相似文献
4.
为解决时间窗约束下的物流配送车辆的多目标调度优化问题,给出了一种基于免疫计算的配送车辆调度优化方案。设计了配送车辆调度问题的数学模型和一种基于非劣邻域支配的多目标调度优化算法,在仿真环境下进行了实验。实验结果表明,算法能够有效地解决物流配送车辆调度问题,具有较好的应用价值。  相似文献
5.
SoC中各IP核之间的互连结构是决定片上系统性能的关键因素.近年来,片上互连通信结构的配置与优化成为SoC通信综合的研究重点和热点,而已有方法优化SoC互连通信结构的仿真速度较慢,支持设计自动化的能力较差,使用的单目标优化算法无法解决多个性能目标之间的冲突.针对以上不足提出了吞吐量和延时约束下的片上互连通信结构的自动配置与优化的方法,该方法提出了片上总线互连通信结构模板,使用事务级通信仿真和多目标演化算法,探索吞吐量和延时约束下的多目标Pareto空间.与已有的先进Srinivasan方法相比,该方法的吞吐量提高10%,传输延迟降低17%,有效提高了SoC互连通信结构的优化质量.  相似文献
6.
本文介绍了粒子群优化算法PSO中的多目标优化的粒子群算法及其应用,并将其运用在防守对方多个前锋球员的进攻威胁,以粒子群算法随机性来适应不断变化的形势。  相似文献
7.
韩敏  刘闯  邢军 《自动化学报》2014,40(3):431-438
提出一种用于求解多目标优化问题的基于膜系统理论的演化算法. 受膜系统理论的功能和处理化合物方式的启发,设计了求解多目标优化问题的演化操作. 此外,在表层膜中,引入了非支配排序和拥挤距离两种机制改善算法的搜索效率. 采用ZDT(Zitzler-Deb-Thiele)和DTLZ(Deb-Thiele-Laumanns-Zitzler)多目标问题对所提算法进行测试,所提算法求得的候选解既能较好地逼近真实Pareto前沿,又能满足非支配解集多样性的要求. 仿真结果表明,所提方法求解多目标优化问题是可行和有效的.  相似文献
8.
连小利  张莉 《软件学报》2017,28(10):2548-2563
软件产品线中产品定制的核心是选择合适的特征集.由于多个非功能需求间往往相互制约甚至冲突,特征选择的本质是多目标优化过程.优化过程的搜索空间被特征间错综复杂的依赖和约束关系以及明确的功能需求大大限制.另外,有些非功能需求有明确的数值约束,而有些则仅要求尽可能得到优化.多样的非功能需求约束类型也给优化选择过程带来极大挑战.本文提出一种含修正算子的多目标优化算法MOOFs.文中首先设计特征间依赖和约束关系描述语言DCF-DL来统一规范特征选择过程中必须遵守的规则.所有的非功能需求都转化为优化目标,相关的数值约束则作为优化过程中特征选择方案的过滤器.另外,设计了修正算子用于保证选择出的特征配置方案必满足产品线的特征规则约束.通过与四个常用的多目标优化算法在四个不同规模的特征模型上的运行结果做对比,证明本文的方法能够更快地产生满足约束的优化解,且优化解具备更好的收敛性与多样性.  相似文献
9.
戚玉涛  刘芳  刘静乐  任元  焦李成 《软件学报》2013,24(10):2251-2266
在免疫多目标优化算法的基础上,引入了分布估计算法(EDA)对进化种群进行建模采样的思想,提出了一种求解复杂多目标优化问题的混合优化算法HIAEDA(hybrid immune algorithm with EDA for multi-objectiveoptimization).HIAEDA 的进化过程混合了两种后代产生策略:一种是基于交叉变异的克隆选择算子,用于在父代种群周围进行局部搜索的同时开辟新的搜索区域;另一种是基于EDA 的模型采样算子,用于学习多目标优化问题决策变量之间的相关性,提高算法求解复杂多目标优化问题的能力.在分析两种算子搜索行为的基础上,讨论了两者在功能上的互补性,并利用有限马尔可夫链的性质证明了HIAEDA 算法的收敛性.对测试函数和实际工程问题的仿真实验结果表明,HIAEDA 与NSGAII 算法和基于EDA 的进化多目标优化算法RM-MEDA 相比,在收敛性和多样性方面均表现出明显优势,尤其是对于决策变量之间存在非线性关联的复杂多目标优化问题,优势更为突出.  相似文献
10.
闫红 《计算机科学》2017,44(Z11):577-579, 585
旨在填补多目标优化算法研究的不足,以制造业中多因素耦合作用下的多目标优化问题为研究对象,首先提出区间可信度和占优关系等概念;其次基于区间可信度和占优关系建立基于区间可信度下界的多目标优化算法;最后通过多目标数值优化对所建立的优化算法进行探究。结果显示,在γ的取值相同时,H测度与进化代数呈现正相关,可以说明随着个体进化代数的增大,所提出的基于占优可信度下界的算法得到的γ-Pareto前沿越能反映真实的Pareto前沿;通过文中建立的算法与IP-MOEA和SPGA的比较可以看出,文中所建立的基于区间可信度下界的多目标优化算法与实际情况的吻合度更高,说明所建立的算法可以填补多目标优化算法的不足。  相似文献
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