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解集的分布性是多目标优化中最重要的研究工作之一,解集的分布性主要体现在两个方面,一是解集的分布广度;二是解集的均匀性。在多目标进化算法(MOEAs)中,解集分布性的保持放在种群维护中实现,提出一种基于∞范数的逐步方法(INS)来提高MOEAs解集的分布性,INS用∞范数来衡量个体的分布性,用逐步的方法来裁剪个体。通过与目前最流行的两个MOEAs——NSGA-II和ε-MOEA,在9个测试函数上进行实验,结果表明INS能很好地提高解集的分布性。 相似文献
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在含有移动节点的混合无线传感器网络中,为优化网络覆盖性能,提出了一种基于遗传算法的移动节点控制策略,最后通过仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献
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多目标进化算法的研究目标主要是使算法快速收敛,并且广泛而均匀分布于问题的非劣最优域。在NSGA-II算法的基础上,提出了一种新的构造种群的策略——按照聚集距离选取部分非支配个体,并选取部分较好的支配个体形成下一代种群。该策略与原算法相结合后的算法(NSGA-II+IMP)与原NSGA-II进行比较,结果表明新算法较好地改善了分布性和收敛性。 相似文献
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【摘要】 目的 探讨高黏度骨水泥椎体成形术(PVP)治疗骨质疏松性椎体压缩骨折患者围手术期护理。方法 30例患者采用高黏度骨水泥PVP治疗骨质疏松性椎体压缩骨折,通过术前常规护理及心理、饮食干预,术后指导四肢康复锻炼和严密观察骨水泥渗漏,及时给予相应的护理措施。结果 30例患者在护理干预下积极配合PVP治疗,术后疼痛明显减轻。结论 术前充分地准备,术后正确的指导和精心的观察、护理,能够帮助患者尽快地恢复日常生活活动能力,减轻疼痛,提高生活质量。
相似文献
相似文献
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67.
在改进的基本遗传算法的实验基础上,通过分析传统的基本选择算子的理论及其优缺点,提出了能够产生较好收敛速度的三种选择方法:基于上限的确定式采样、基于切断的轮盘赌选择以及无回放最大值选择法,通过实验证明其在收敛性和收敛速度上都有很大的改善,为一些需要更快速求到最优解的应用问题提供了更好的选择策略。 相似文献
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提出了一种基于密度熵的多目标粒子群算法(EMOPSO)。采用一个外部集保存所发现的Pareto最优解(精英),并将外部集作为粒子的全局极值。为保证种群的多样性,当精英大于外部集的大小时采用一种基于密度熵的策略进行分布度保持,从而使所得到的解集保持良好的分布性。最后与经典的多目标进化算法(MOEAs)进行了对比实验,实验结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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一种求解多目标优化问题的粒子群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种多目标粒子群算法,其采用外部集合保存当前找到的最优解集,采用强ε支配关系更新外部集合,使解集保持良好的分布性.对粒子全局极值的选取设计新的选择思路,提出极值变异的思想,采用新的粒子更新策略加快解集的收敛,加入自适应变异算子避免陷入局部非劣最优解.通过使用一系列标准的测试函数进行实验,实验结果表明该算法在保持解集分布性和收敛性方面较有效,且实现简单、表现稳定. 相似文献
70.
本文讨论了结构分析的软件民具数据流图语言(DPDL)的设计和实现。DFDL具有结构简单、实现方便、易学易懂等特点。同时,它解决了用图形方式编辑、修改DFD所遇到的困难。DFDL是软件开发的有利工具。 相似文献