求解绿色车辆路径问题的离散乌贼算法

为求解绿色车辆路径问题(green vehicle routing problem),提出一种离散乌贼算法(DCOA).采用轮盘赌机制增强初始解选择的随机性,引入精英片段插入策略指导乌贼细胞群的进化方向,提高搜索效率,利用2-opt法和shift法优化当前细胞,增强最优解的局部开发能力.选取Augerat标准数据集,对...     

基于粒子群的多目标优化算法

论文提出了一种新的基于粒子群的多目标优化算法。用搜索过程中所发现非劣解的一部分构成精英集,将其作为粒子群的历史最佳,引导粒子群的搜索,并通过小生境技术和部分变异的方法来提高非劣解集的多样性和分散性。对三个典型多目标测试函数所作实验的结果验证了该方法的有效性和快速性,结果还表明:该方法所得非劣解集在分散性、错误率和逼近程度等量化指标上优于FFGA、SPEA、PAES、NSGA等方法,是一种非常有潜力的多目标优化方法。     

游走于文化之间——先锋建筑师弗兰克·盖里建筑作品的文化解读

优秀的建筑作品应是时代文化的载体,它能体现建筑师对时代文化构成信息的敏锐触觉。该文从当代文化的重要组成部分——精英文化和大众文化入手,通过对美国建筑大师弗兰克·盖里部分作品的深入分析,解读出其建筑作品所蕴含的丰富文化语言和独特的文化魅力。     

改进ACO优化的BP神经网络短时交通流量预测

针对BP神经网络算法收敛速度缓慢、易陷入局部最小值、在短时交通流量预测的问题中精度不高等问题,提出了一种改进ACO(蚁群算法)优化的BP神经网络短时交通流量预测算法.在确定BP神经网络权阈值的过程中,采用蚁群信息素挥发自适应参数、在蚁群信息素更新时采用精英选择策略和种群更新时加入变异因子的方法来得到最优权阈值.仿真结果表明,改进算法在预测流量趋势和准确度方面均有较大提升,在短时交通流量预测方面取得了良好的效果.     

重选精英个体的非线性收敛灰狼优化算法

针对灰狼优化算法（GWO）存在的求解精度较低、后期收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种改进灰狼优化算法（EGWO）。该算法引进两种改进策略：用以平衡算法全局搜索性和局部开发性的非线性收敛因子调整策略和用以降低陷入局部最优风险的精英个体重选策略。通过在9个基准测试函数上的实验与标准GWO算法,以及文献提出的5种改进灰狼算法和4种其他算法进行对比,从算法寻优的精确性和鲁棒性两个方面验证两种算法改进策略的有效性。实验结果表明,两种改进策略都能提升算法性能,综合使用两种策略的EGWO在收敛速度和求解精度都明显优于其他比较算法。     

精英自适应混合遗传算法及其实现

传统的基本遗传算法在全局搜索和收敛速度上存在不足,而自适应遗传算法可以较好地控制算法的全局搜索能力和收敛速度。提出精英选择算法,将父辈和多个子辈组成“家庭”,选择家庭中的优秀个体进入遗传群体。将自适应思想与精英选择算法结合起来提出精英自适应混合遗传算法,保证了样本多样性,同时大大加快了收敛速度,采用一个多峰值函数验证了混合算法的性能。     

仓禀实而知礼节邪?——现代设计与社会丰裕的关系

从19世纪下半叶开始，现代设计的各种运动此起彼伏。受众从少数封建贵族、新兴资产阶级、社会精英、数量占人口一定比例的中产阶级到有一定规模的生活丰裕者。这个过程证明了只有科技发展带动了社会经济的飞升，民众生活水平逐渐提高，才有可能使越来越多的民众享受到设计带来的好处。设计的发展和普及与社会丰裕程度有着必然的联系。     

基于精英蚁群Q算法的中压配电网双Q规划模型

为了有效应用数字化技术提供的精细化地理与负荷信息,根据中压配电网的基本特点,将配电网中的元件抽象为图论中的节点和支路,以经济性和可靠性为目标,建立一种新型的大规模中压配电网双Q规划模型;将0-1变量编码方式转化为序列整数编码方式,降低模型求解的复杂度;提出精英蚁群Q算法,并利用该算法求解辐射状网架,根据最短路法和联络优先原则设置联络线,经过反复迭代得到闭环最优网架。广州某新建园区的算例结果验证了所提模型与算法的有效性。     

混合遗传算法对BP神经网络算法的改进

介绍了用混合遗传算法对基本的BP神经网络算法进行改进的理论和实验,在混合遗传算法中使用了跨世代精英选择、退火算子以及自适应交叉和变异方法,取得了较好的效果。