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1.
为解决多目标优化问题,对经典的蚁狮算法进行改进,提出了基于差分进化的准对立学习多目标蚁狮算法(DEQOMALO)。该算法针对蚁狮算法易陷入局部最优的不足,一方面,该算法引用差分进化的思想,充分利用种群和精英蚁狮的信息对原算法中蚂蚁个体的位置更新方式进行改进;另一方面采用反向学习策略对蚂蚁种群进行优化,将原种群个体和其准对立个体进行混合并择优作为新的种群,大大增加种群的多样性。选取典型的标准测试函数,将提出的算法与原始蚁狮算法以及其他传统进化策略优化的蚁狮算法进行比较。实验结果表明,改进算法在收敛性和分布性上均有很大程度的提升,在解决双目标优化问题上具有较好的鲁棒性和有效性。 相似文献
2.
3.
4.
研究装备保障训练问题,装备保障训练评估是提高训练效能的有效手段.根据自适应神经模糊推理系统(ANFIS),首先分析了影响装备保障训练效果的主要因素,建立了ANNS模型结构,并分析了后向传播和递归最小二乘算法的模型求解混合算法,并构建了ANNS的装备保障训练等级评估模型,利用样本数据,通过训练模型得到了与实际装备保障训练等级一致的评估结果,验证了模型的正确性和有效性,并将评估结果与BP神经网络的评估结果进行了对比分析,对比结果表明了ANFIS方法的优越性,为装备保障训练等级评估提供了一种有效的方法. 相似文献
5.
6.
7.
针对维修性设计的工程全过程,分析了各种预计方法,探讨了维修性预计的工程化与计算机化的实现;引入维修活动智能分解模块,并进行了初步尝试:在预计方法202(功能层次预计法)改进的基础上,并综合其他方法,在计算机上的得以实现(在PC机Windows环境下使用C++语言实现)。 相似文献
8.
9.
维修性运行功能预计法的计算机实现 总被引:1,自引:1,他引:0
维修性预计是产品设计中一项重要的工作。近年来,计算机辅助维修性预计的应用越来越多。这里将一种适用面较广的维修性预计方法——运行功能预计法进行了计算机化研究,并开发了相应的软件。主要介绍了这种软件的基本原理和主要功能、组成和特点,并提出了进一步努力的方向。 相似文献
10.