多目标进化算法综述

多目标进化算法已经成为解决多目标优化问题的主要方法之一。本文详细介绍了经典的多目标进化算法,并分析了各种算法所采取的策略,给出了各个算法优缺点分析。讨论了多目标进化算法的应用。     

利用神经网络重构多个障碍物位置

针对声场中多个障碍物的反散射问题,提出一种使用神经网络重构多个障碍物位置的方法.首先使用边界积分方程方法求解正散射问题;然后构建一个基于注意力机制的神经网络反演模型,通过模型自学习更新模型超参数;最后利用远场模态反演位置参数,从而重构多个障碍物的位置.实验结果表明,该方法可以有效地重构多个障碍物的位置.     

构建自主式教学模式浅析

提出以学会学习、学会应用、学会创新为基本点的自主式教学模式,从自主式教学模式的构建原则和实施过程两方面对该教学模式进行了分析.     

基于手机信令数据的用户出行方式识别

基于通信网络获取的手机信令数据,挖掘用户出行轨迹,在传统模糊C均值聚类算法(fuzzy c-means algorithm,FCMA)的基础上,依据出行方式的先验知识构建初始隶属度函数,并将传统欧氏距离替换为对多维度数据之间变化关系更加敏感的马氏距离,提出基于改进模糊C均值聚类算法的出行方式识别模型,对长春市区范围内用户的三种常见出行方式,即步行、自行车、机动车进行识别,并从用户出行距离、出行时耗、平均行程速度三方面验证了模型识别结果的准确性.     

多目标进化算法综述

多目标进化算法已经成为解决多目标优化问题的主要方法之一。本文详细介绍了经典的多目标进化算法,并分析了各种算法所采取的策略,给出了各个算法优缺点分析。讨论了多目标进化算法的应用。