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1.
一种求解集合组合问题的离散粒子群优化模型   总被引:2,自引:2,他引:0  
针对变长集合组合优化问题,提出了一种离散粒子群优化模型。为了符合集合的特点,该模型将集合的概念和运算引入到粒子群优化中,定义了一个可变集合搜索空间,重新定义了粒子的位置、速度及作用于此空间的运算规则。为了验证此模型的性能,将其应用到典型的变长集合组合优化问题—背包问题中。实验结果表明,基于该模型的算法具有强的寻优能力和好的稳定性。  相似文献
2.
二进制改进粒子群算法在背包问题中的应用   总被引:2,自引:2,他引:20  
提出了用于求解0 1背包问题的二进制编码的粒子群算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.为了提高粒子群算法的收敛速度,在传统的二进制编码的粒子群算法中嵌入了记忆功能.通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在寻优能力、计算速度和稳定性方面都超过了文献中提到的遗传算法和模拟退火算法.提出的求解背包问题的二进制改进粒子群算法,同样可以应用于其他离散优化问题.  相似文献
3.
遗传退火进化算法在背包问题中的应用   总被引:1,自引:1,他引:22  
从增强算法收敛性和减少参数依赖性的角度出发,提出应用遗传退火进化算法求解背包问题,遗传退火进化算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点,并有效地克服了各自的弱点,使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性.阐明了用该算法求解背包问题的具体实现过程,并通过实际数值计算和结果比较表明,该算法优于遗传算法和模拟退火算法.  相似文献
4.
离散二进制入侵杂草算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在继承入侵杂草优化(IWO)算法特性的基础上,提出了一种可用于解决离散空间组合优化问题的二进制入侵杂草优化(BIWO)算法.该算法保留了IWO算法的正态空间扩散特性,设计了一个扩散范围到扩散概率的映射函数,以概率的形式决定二进制杂草比特位的取值.选取连续空间的4个经典函数和离散空间的背包问题,对BIWO算法进行测试,结果表明:BIWO算法在寻优能力上性能优异,与二进制粒子群优化(BPSO)算法相比,BIWO算法更适合于离散空间的背包问题,能最终收敛到全局最优解或准最优解,且其寻到的最终解在均值和方差上均显著优于BPSO算法.  相似文献
5.
基于遗传算法的白车身焊接机器人焊点分配   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
分析了轿车白车身制造过程中多机器人拼焊工位焊点分配问题的特征,将焊点与机器人抽象为空间点、以机器人运动时间的倒数为价值向量建立多背包问题数学模型,利用遗传算法进行求解.通过合理处理选择、交叉、变异遗传算子,算法具有良好的搜索性能和收敛性.侧围补焊工位焊点分配结果表明各机器人焊接任务均衡,节拍时间控制在要求范围之内.  相似文献
6.
本文对多选择背包问题的数学模型进行改进,然后基于动态规划提出了一种新的求解算法。在软件设计中采用了空间换效率的策略。然后对一个复杂的测试案例进行计算,并与遗传算法和传统的0-1整数规划求解法进行比较,发现这种新算法的计算速度得到较大较高。该算法的主要优势是:通过对数学模型的改进大大降低问题的规模、不用求解任何线性规划问题、能同时兼容几种背包问题的求解。  相似文献
7.
针对动态背包问题,提出了一种基于多智能体的进化算法(MAEA).通过智能体相互合作地模拟生物机制特征来寻求最优解.智能体生存于网格环境中,为了增加自身能量,智能体可以与其邻域展开竞争,并依据统计信息来获得知识进行学习.为了保持种群的多样性,在算法中引入了随机移民机制.通过对一系列动态背包问题的仿真实验可以看出,在离线性能指标下,这种引入了随机移民机制的基于多智能体的动态进化算法相比几类遗传算法可以获得更好的性能.  相似文献
8.
基于超递增向量背包问题的可解性,提出一种可纠错数字签名方案。该方案能纠正在网络传输中出错的消息,证明了该方案的安全性。并比较了其与几个纠错数字签名方案的效率,结果证明,该方案具有较好的性能。  相似文献
9.
针对动态规划在0—1背包问题中求解最优值时的教学难度,结合教学过程和特点,对计算最优值的算法进行了改进,在与最优值递归公式保持一致的情况下简化了迭代过程,消除算法技巧,增加了算法的规范性和连贯性,收到了理想的教学效果。  相似文献
10.
多目标进化算法中常引入密度评估策略来使算法获得更好的分布性和收敛性.但对于高维多目标问题,现有的密度评估策略却难于达到这一目的.为此更全面地考虑目标空间上各子目标的影响,提出了四种新的密度评估策略,并将其应用到经典多目标进化算法SPEA2中.在4~9个目标的多目标背包问题上的实验结果表明,采用新的密度评估策略的SPEA2算法能更有效地收敛到Pareto前沿.  相似文献
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