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1.
免疫粒子群优化算法   总被引:96,自引:10,他引:86  
受生物体免疫系统免疫机制的启发,论文把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中,给出了免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,并且实现简单,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。一个求多维函数最优值的计算机仿真对比结果表明,免疫粒子群优化算法的收敛性能优于粒子群优化算法。  相似文献
2.
基于模拟退火的粒子群优化算法   总被引:52,自引:6,他引:46  
粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。该文把模拟退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优化算法中,给出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法。该算法基本保持了粒子群优化算法简单容易实现的特点,但改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。四个基准测试函数的仿真对比结果表明,该算法不仅增强了全局收敛性,而且收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。  相似文献
3.
混沌粒子群优化算法   总被引:38,自引:0,他引:38       下载免费PDF全文
粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。本文把混沌寻优思想引入到粒子群优化算法中,这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前杠子群体中的最优粒子进行混沌寻优,然后把混沌手优的结果随机替换粒子群体中的一个粒子。通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。仿真结果表明混沌粒子群优化算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法。  相似文献
4.
虚拟实验室在计算机网络课程教学中应用的设计   总被引:11,自引:0,他引:11  
本文针对当前大学计算机网络课程教学中实验设备更新跟不上技术发展和理论讲解抽象的问题,提出了利用Sniffer、OPNET、Netsim软件构建虚拟实验室辅助教学和实验的方案,并介绍了三个教学实例。实践证明,虚拟实验室具有克服时空限制、紧跟技术前沿等优点,教学效果明显改善。  相似文献
5.
一种自适应扩展粒子群优化算法   总被引:10,自引:1,他引:9  
在粒子群优化算法的基础上,首先把粒子群优化算法的速度更新式中的个体最优位置用粒子群中所有个体最优位置的平均值代替,得到扩展粒子群优化算法;然后,建立了加速系数和粒子群中所有粒子的平均适应度与整体最优位置适应度之差的一种非线性函数关系,得到自适应加速系数扩展粒子群优化算法。由于新的算法利用了所有个体最优粒子的信息,并在进化过程中通过建立的非线性时变加速系数自适应地调整“认知”部分和“社会”部分对粒子的影响,从而提高了算法的收敛速度和精度。4个基准测试函数的对比实验结果说明自适应扩展粒子群优化算法的有效性和优良性能。  相似文献
6.
基于抽象解释的代码迷惑有效性比较框架   总被引:8,自引:0,他引:8  
高鹰  陈意云 《计算机学报》2007,30(5):806-814
代码迷惑是一种以增加理解难度为目的的程序变换技术,用来保护软件免遭逆向剖析.代码迷惑是否有效是代码迷惑研究中首要解决的问题.目前对有效性证明的研究大都是基于非语义的方式.文章将语义与有效性证明联系起来,建立了基于语义的代码迷惑有效性比较框架,该框架能够为迷惑算法在静态分析这样的限定环境下提供有效性证明,而且也能严格比较迷惑算法之间的有效性,最后使用实例描述比较框架如何应用到证明代码迷惑的有效性.  相似文献
7.
目(2055)基于聚类的多子群粒子群优化算法*   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
在粒子群优化算法基础上,提出了基于聚类的多子群粒子群优化算法。该算法在每次迭代过程中首先通过聚类方法把粒子群体分成若干个子群体,然后粒子群中的粒子根据其个体极值和“子群”中的最优粒子更新自己的速度和位置值。这种处理增加了粒子之间的信息交换,利用了更多粒子在迭代过程中的信息,使算法的收敛性能更好。仿真结果表明,该算法的性能优于粒子群优化算法。  相似文献
8.
基于Agent的电子商务供应链管理系统的设计   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文设计和实现了一个基于Agent的电子商务供应链管理系统AeSCM,并用Web服务方式实现了系统的集成。  相似文献
9.
一种新的改进粒子群优化方法   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出了两种新方法并行修改粒子群优化算法惯性权重:对好于或等于整体适应度平均值的粒子,用动态非线性方程调整惯性权重,在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛;对比平均值差的粒子,用动态Logistic混沌映射公式调整惯性权重,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优,动态寻找全局最优值。两种方法前后相辅相成、动态协调,使两个动态种群相互协作、协同进化。实验结果证实:该算法在不同情况下都超越了同类著名改进算法。  相似文献
10.
协同粒子群优化算法   总被引:3,自引:2,他引:1  
为解决粒子群优化算法易陷入局部最优的问题,提出了两种新方法协同处理粒子群优化算法:对比平均适应度值差的粒子,用动态Zaslavskii混沌映射公式改进粒子惯性权重与速度矢量,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优值,动态寻找全局最优值;对好于或等于适应度平均值的粒子,用动态非线性函数调整粒子惯性权重与速度矢量,在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛.两种方法相辅相成、动态协调,使两个动态种群相互协作、协同进化.实验表明该算法在多个标准测试函数下都超越了同类著名改进算法.  相似文献
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