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1.
This paper presents an overview of our most recent results concerning the Particle Swarm Optimization (PSO) method. Techniques for the alleviation of local minima, and for detecting multiple minimizers are described. Moreover, results on the ability of the PSO in tackling Multiobjective, Minimax, Integer Programming and 1 errors-in-variables problems, as well as problems in noisy and continuously changing environments, are reported. Finally, a Composite PSO, in which the heuristic parameters of PSO are controlled by a Differential Evolution algorithm during the optimization, is described, and results for many well-known and widely used test functions are given.  相似文献
2.
多目标优化问题的蚁群算法研究   总被引:29,自引:2,他引:27  
张勇德  黄莎白 《控制与决策》2005,20(2):170-173,178
将离散空间问题求解的蚁群算法引入连续空间,针对多目标优化问题的特点,提出一种用于求解带有约束条件的多目标函数优化问题的蚁群算法.该方法定义了连续空间中信息量的留存方式和蚂蚁的行走策略,并将信息素交流和基于全局最优经验指导两种寻优方式相结合,用以加速算法收敛和维持群体的多样性.通过3组基准函数来测试算法性能,并与NSGAII算法进行了仿真比较.实验表明该方法搜索效率高,向真实Pareto前沿逼近的效果好,获得的解的散布范围广,是一种求解多目标优化问题的有效方法.  相似文献
3.
多目标协调进化算法研究   总被引:23,自引:2,他引:21  
进化算法适合解决多目标优化问题,但难以产生高维优化问题的最优解,文中针对此问题提出了一种求解高维目标优化问题的新进化方法,即多目标协调进化算法,主要特点是进化群体按协调模型使用偏好信息进行偏好排序,而不是基于Pareto优于关系进行了个体排序,实验结果表明,所提出的算法是可行而有效的,且能在有限进化代数内收敛。  相似文献
4.
基于免疫应答原理的多目标优化免疫算法及其应用   总被引:12,自引:0,他引:12  
基于免疫应答原理,合理地构建免疫算子及引入一种新的小生境技术, 提出一种 解决多目标优化问题的免疫算法. 在此算法中,将优化问题的可行解对应抗体及Pareto最优个体对应抗原,这种抗原存于抗原群中,并应用新的聚类算法不断更新抗原群中的抗原, 进而获大量的Pareto最优解, 这些解能很好地分布在Pareto面(此指由Pareto最优解构成)上. 理论证明了该算法能获Pareto最优解. 最后,将该文的算法与文献\[3\]的算法SPEA进行仿真比较, 获该算法的有效性, 此表明免疫算法解决多目标优化问题具有广阔的前景.  相似文献
5.
多目标混沌差分进化算法   总被引:12,自引:1,他引:11  
将差分进化算法用于多目标优化问题,提出了多目标混沌差分进化算法(CDEMO).该算法利用混沌序列初始化种群,并用混沌备用种群进行替换操作.该操作不仅起到了维持非劣最优解集均匀性的作用,而且增强了算法的搜索功能.对CDEMO的性能进行研究,数值实验结果表明了CDEMO的有效性.  相似文献
6.
基于多目标遗传算法的多播服务质量路由优化   总被引:11,自引:0,他引:11  
互联网不断增长的多媒体应用引发人们研究如何满足这些应用的服务质量(QoS)约束,并导致提出了一些基于服务质量的体系结构.目前网络中多主机之间的多播通信一般需要严格的多个QoS保证.首先将满足不同约束的多播路由选择过程转化为一个多目标优化问题,然后使用一种基于多目标遗传算法的新型多播树计算方法,同时优化时延、丢包率和带宽利用率等不同的参数.实验结果表明,该方法能在有限进化代数内产生一组有效的非劣多播路由解,结合多目标优化的遗传算法克服了单目标路由优化的缺陷.  相似文献
7.
用GA求解动态联盟中伙伴选择的多目标优化模型   总被引:11,自引:1,他引:10  
描述了动态联盟中的伙伴选择问题,针对以活动网络形式组织的项目,建立伙伴选择的多目标优化模型,实现项目失败风险最小化和项目费用与拖期惩罚总额最小化,并利用带自适应移动线技术的遗传算法,求得问题的整个非劣解集合或近似集合。计算结果证明了算法的有效性和模型的实用性。  相似文献
8.
基于智能体的多目标社会进化算法   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
潘晓英  刘 芳  焦李成 《软件学报》2009,20(7):1703-1713
提出了一种基于智能体的多目标社会进化算法用以求解多目标优化问题(multiobjective optimization problems,简称MOPs),通过多智能体进化的思想来完成Pareto 解集的寻优过程.该方法定义可信任度来表示智能体间的历史活动信息,并据此确定智能体的邻域、控制智能体间的行为.针对多目标问题的特点,设计了3 个进化算子分别体现适者生存、弱肉强食、多样性原则以及自学习的特性.同时采用擂台赛法则构造Pareto 解的存储种群.仿真实验结果表明,该算法能够较好地收敛到Pareto 最优解集上,并且具有良好的多样性.另外,通过对智能体局部邻域环境建立方式的分析结果表明引入“关系网模型”可有效提高算法的收敛速度,并能在一定程度上提高解的质量.  相似文献
9.
基于进化算法的多目标优化方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
进化算法在解决多目标优化问题中有其特有的优势.首先对多目标优化问题进行了描述;然后结合研究现状讨论了目前几种主要的基于进化算法的多目标优化方法,以及它们的优缺点;最后给出了多目标进化优化算法的一些应用,以及进化多目标优化算法的未来发展方向.  相似文献
10.
Multiobjective optimization of trusses using genetic algorithms   总被引:7,自引:0,他引:7  
In this paper we propose the use of the genetic algorithm (GA) as a tool to solve multiobjective optimization problems in structures. Using the concept of min–max optimum, a new GA-based multiobjective optimization technique is proposed and two truss design problems are solved using it. The results produced by this new approach are compared to those produced by other mathematical programming techniques and GA-based approaches, proving that this technique generates better trade-offs and that the genetic algorithm can be used as a reliable numerical optimization tool.  相似文献
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