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31.
在弱通信条件下,传统的机械流水线任务分配方法采用任务的随机分配,无法根据流水线的实际负载能力,将应有的任务量分配到相应的流水线上。提出一种基于简化粒子群优化算法(Simplified particle swarm optimization algorithm,SPSO)的高效机械流水线任务分配方法,首先对每个流水线的实际负载能力进行动态评估。然后采用粒子群优化算法对所有流水线负载分配相应的计算任务。由于每个负载的任务量是根据实际的流水线性能来分配的,所以可以使得全局的效率最优化。最后通过实验对算法的性能进行验证。结果显示,改进方法在基于粒子群优化的机械流水线任务分配下,任务根据流水线性能,呈现很好的聚类,算法收敛性好,分配任务速度快,具有很好的应用价值。 相似文献
32.
针对无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)如何进行任务分配、航路规划、指挥控制问题,
提出一种新的控制实现方法。搭建UUV 指挥智能体训练平台,设计学习训练所需的想定,进行状态设计、数据适配、
决策解析和规则库建立,选定近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)强化学习算法进行训练,并进行应用
验证。结果表明:指挥智能体能有效对UUV 进行任务分配、航路规划、指挥控制;通过不断优化算法,可提高战胜
基于规则的传统控制方法的胜率。 相似文献
33.
《Planning》2014,(6)
为了解决多机器人在搜索过程中多任务分配和多机器人利用率问题,提出了一种带有即时拍卖的K-means聚类捆绑式拍卖算法。首先通过K-means聚类算法解决多机器人系统中的多任务捆绑问题,再运用捆绑式拍卖机制把聚类分配给相应的机器人。考虑各聚类内的任务完成情况和各机器人利用情况,相应机器人判断是否产生即时拍卖。仿真证明,该方法在多机器人搜索过程中节省资源且各机器人利用均衡。 相似文献
34.
35.
针对无人机集群协同任务分配问题,以无人机集群完成所有任务的总航程和未完成任务数最小为优化目标,构建多目标的多任务分配数学模型,并提出基于混沌蚁群算法的优化方法对模型进行求解。借鉴混合算法能提高单一算法性能的思想,在集群任务分配问题中将混沌算法的遍历性、随机性和蚁群算法的信息素正反馈机制结合起来,并通过仿真实验验证所提方法的有效性和适用性。结果表明:基于混沌蚁群算法的集群无人机协同任务分配方法能够增强全局寻优能力,提高算法效率,为多无人机分配最优的任务序列。 相似文献
36.
37.
移动边缘计算利用部署在用户附近基站或具有空闲资源的路侧单元、车辆和MEC服务器作为网络的边缘,为设备提供所需的服务以及云端计算能力,以减少网络操作和服务交付的时延。文章将移动设备和MEC服务器的任务分配问题描述为一对一的匹配博弈,解决了移动边缘计算中的任务卸载问题。文章提出的算法具有良好的扩展性,并且能够降低总体能耗,使任务卸载时延最小化。 相似文献
38.
39.
多水下机器人系统中机器人之间的协调、协作问题的解决是多机器人系统走向实际应用的基本前提之一.针对多机器人协作问题,讨论了一种称为"市场"框架的多水下机器人系统分布式控制方法,给出了基本的假设、概念和优化过程,并在理论上对该框架的收敛性以及计算复杂度控制等基本特性进行了分析和证明.数值模拟主要针对该框架的优化能力、计算复杂度控制以及容错能力等方面进行了深入的试验分析.其结果与基于GA的集中式控制方法对比表明,基于"市场"框架的多水下机器人分布式控制方法与传统的集中控制方法相比具有更好的优化结果和更短的解算时间. 相似文献
40.
《Planning》2014,(3)
新产品开发的任务分配是新产品开发效率的关键。产品开发流程源自其产品内在的性质。通过对产品开发流程的分析,首先研究任务划分所应遵循的原则,将开发过程分解,得到粒度适中且便于管理的子任务;再依据任务分组原则建立相应的评价机制,利用遗传算法的模型模拟得到若干任务组;然后对任务组的关键度和产品开发小组的综合能力进行耦合机制分析,按照分析结果将任务组分配给相匹配的产品开发小组;最后结合减速机的实例验证该方法的可操作性。 相似文献