全文获取类型
收费全文 | 1783篇 |
免费 | 404篇 |
国内免费 | 281篇 |
学科分类
工业技术 | 2468篇 |
出版年
2024年 | 10篇 |
2023年 | 33篇 |
2022年 | 79篇 |
2021年 | 137篇 |
2020年 | 73篇 |
2019年 | 70篇 |
2018年 | 65篇 |
2017年 | 85篇 |
2016年 | 93篇 |
2015年 | 109篇 |
2014年 | 127篇 |
2013年 | 130篇 |
2012年 | 177篇 |
2011年 | 188篇 |
2010年 | 141篇 |
2009年 | 127篇 |
2008年 | 150篇 |
2007年 | 150篇 |
2006年 | 111篇 |
2005年 | 104篇 |
2004年 | 74篇 |
2003年 | 67篇 |
2002年 | 28篇 |
2001年 | 24篇 |
2000年 | 27篇 |
1999年 | 15篇 |
1998年 | 14篇 |
1997年 | 9篇 |
1996年 | 10篇 |
1995年 | 8篇 |
1994年 | 5篇 |
1993年 | 7篇 |
1992年 | 5篇 |
1991年 | 4篇 |
1990年 | 4篇 |
1988年 | 2篇 |
1987年 | 2篇 |
1986年 | 1篇 |
1985年 | 1篇 |
1980年 | 1篇 |
1979年 | 1篇 |
排序方式: 共有2468条查询结果,搜索用时 15 毫秒
61.
62.
Weilin Du 《Information Sciences》2008,178(15):3096-3109
Optimization in dynamic environments is important in real-world applications, which requires the optimization algorithms to be able to find and track the changing optimum efficiently over time. Among various algorithms for dynamic optimization, particle swarm optimization algorithms (PSOs) are attracting more and more attentions in recent years, due to their ability of keeping good balance between convergence and diversity maintenance. To tackle the challenges of dynamic optimization, several strategies have been proposed to enhance the performance of PSO, and have gained success on various dynamic optimization problems. But there still exist some issues in dynamic optimization which need to be studied carefully, i.e. the robustness of the algorithm to problems of various dynamic features. In this paper, a new multi-strategy ensemble particle swarm optimization (MEPSO) for dynamic optimization is proposed. In MEPSO, all particles are divided into two parts, denoted as part I and part II, respectively. Two new strategies, Gaussian local search and differential mutation, are introduced into these two parts, respectively. Experimental analyses reveal that the mechanisms used in part I can enhance the convergence ability of the algorithm, while mechanisms used in part II can extend the searching area of the particle population to avoid being trapped into the local optimum, and can enhance the ability of catching up with the changing optimum in dynamic environments. The whole algorithm has few parameters that need to be tuned, and all of them are not sensitive to problems. We compared MEPSO with other PSOs, including MQSO, PHPSO and Standard PSO with re-initialization, on moving peaks Benchmark and dynamic Rastrigin function. The experimental results show that MEPSO has pretty good performance on almost all testing problems adopted in this paper, and outperforms other algorithms when the dynamic environment is unimodal and changes severely, or has a great number of local optima as dynamic Rastrigin function does. 相似文献
63.
64.
65.
二进制粒子群算法在路径规划中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
全局路径规划是智能机器人的一个重要研究领域,将二进制粒子群算法应用于路径规划是一种新的尝试.提出一种机器人路径全局路径规划方法,介绍了利用改进的二进制粒子群算法进行路径规划的详细实现过程.机器人工作空间中的障碍物表示为多边形,对多边形顶点进行编号.利用二进制粒子群算法进行路径规划,粒子的长度定义为工作环境中障碍物顶点的个数,每一位为0或1表示路径是否经过该顶点.为了克服传统的二进制粒子群算法的早熟收敛问题,在改进的算法中采用了双重编码结构,并引入变异操作.最后给出仿真结果证明该方法的正确性和有效性. 相似文献
66.
67.
将自适应遗传算法应用于服装生产流水线中,利用自适应遗传算法能够自动给出比较合适的交叉概率、和变异概率,显著提高了搜索效率,同时改进了遗传算法的搜索能力的特点,解决并行制造中的流水线平衡问题。针对某款运动上衣的生产工艺进行仿真,结果表明了该算法的有效性。 相似文献
68.
69.
一种多精英保存策略的遗传算法 总被引:4,自引:0,他引:4
根据种子到当前最优点的距离将种群分成两部分,小于或等于某一自适应距离值的种子归入当前最优种群,大于该距离值的次优种子形成次优种群集合。对此两个种群分别按照不同的进化策略协同进化并重组。通过界定最优种群边界来提高遗传算法局部搜索能力,通过对次优种群自适应变异,比较好地平衡种群的“选择压力”和“种群多样性”。数值结果表明了本方法的有效性和稳定性。 相似文献
70.
基于遗传算法的双臂机器人模糊力/位混合控制 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,适用于空间站操作的冗余度双臂机器人系统技术研究得到了较多的重视.结合已有的
研究基础和研究条件,本文开展了面向空间舱内作业的冗余度双臂机器人协调控制应用研究.针对双臂机器
人协调操作过程中的受力问题,提出了一种基于遗传算法的双臂机器人模糊力/位混合控制策略.该方法把机
器人末端的力误差通过模糊控制转变为机器人位置控制器的修正值,在不改变机器人原有位置控制器的前提
下,实现力/位混合控制.利用遗传算法离线优化模糊控制规则,为了提高遗传算法的性能,总体交叉概率和
变异概率都采用了自适应控制策略.最后,以冗余度双臂机器人合力协调搬箱为例,进行了力跟踪的三维仿
真和实验,验证了所提出控制策略的有效性和可靠性. 相似文献