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1988年 | 1篇 |
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1984年 | 1篇 |
1982年 | 1篇 |
1963年 | 1篇 |
1956年 | 1篇 |
排序方式: 共有1633条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
针对二进制分辨矩阵无法处理连续型数据,提出一种基于邻域的改进二进制分辨矩阵及其属性约简方法。实验结果表明,与先数据离散化,后属性约简的方法相比,利用文中方法提取出的特征属性的分类能力更高。 相似文献
2.
3.
针对现有的点云滤波算法存在的精度丢失和收缩的不足,提出邻域自适应选择的算法,有效地改善了点云滤波中丢失精度的问题.算法首先针对原始点和均值点滤波出现的收缩问题,提出混合增采样策略.其次采用邻域自适应选择保持特征部分的滤波精度.最后定义每个采样点以对应的似然函数,并按照其梯度方向进行迭代,通过最大似然估计得到最优滤波结果.实验部分表明,本文三维点云滤波算法对点云滤波精度的保持具有更好的效果.适用于工业生产与检测领域的三维扫描. 相似文献
4.
A comparative study between dynamic adapted PSO and VNS for the vehicle routing problem with dynamic requests 总被引:1,自引:0,他引:1
Combinatorial optimization problems are usually modeled in a static fashion. In this kind of problems, all data are known in advance, i.e. before the optimization process has started. However, in practice, many problems are dynamic, and change while the optimization is in progress. For example, in the dynamic vehicle routing problem (DVRP), new orders arrive when the working day plan is in progress. In this case, routes must be reconfigured dynamically while executing the current simulation. The DVRP is an extension of a conventional routing problem, its main interest being the connection to many real word applications (repair services, courier mail services, dial-a-ride services, etc.). In this article, a DVRP is examined, and solving methods based on particle swarm optimization and variable neighborhood search paradigms are proposed. The performance of both approaches is evaluated using a new set of benchmarks that we introduce here as well as existing benchmarks in the literature. Finally, we measure the behavior of both methods in terms of dynamic adaptation. 相似文献
5.
为研究湿热地区街区尺度地表形态特征对城市热湿环境的影响, 基于局地气候分区的分类方法, 在湿热地区广州市选取了7个典型街区并对其进行地表形态特征的参数化表达; 采用实测与ENVI-met模拟相结合的方法, 分析了不同街区地表形态特征条件下的热湿环境参数时空分布特征。结果表明, 具有高层密集建筑群的街区内呈现出较低的空气温度, 而紧凑低层建筑区呈现出高温低湿的热湿环境, 开敞空间的街区内空气温度与相对湿度分布更均衡, 空间差异性较小。此外, 基于实测数据对ENVI-met软件模拟湿热地区街区热湿环境的结果精度进行了验证, 结果表明ENVI-met整体上可以较好地预测湿热地区不同街区内的热湿环境特征, 但对于紧凑低层建筑区的模拟精度偏低。 相似文献
6.
7.
8.
分解方法是处理复杂问题常用的一种手段,而差分进化算法被广泛地应用于多目标优化问题(multiobjective optimization problems,MOP),为了克服经典差分进化算法和分解方法的缺陷,本文提出了一种自适应差分进化算法和变邻域分解方法相结合的新颖算法一ADEMO/D-ENS,该算法采用Tchebycheff方法将多目标优化问题分解成多维标量优化子问题,并利用邻域子问题的信息进行优化,基于邻域种群集依概率自适应选择邻域种群规模;同时采用概率匹配(]probability match,PM)自适应方法从差分策略池中选择差分进化策略;同时分析了算法的复杂度;最后,通过和经典的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmsⅡ,NSGA-Ⅱ)和多目标差分进化算法(multi-objective differential evolution algorithm,MODE)仿真对比,说明ADEMO/D-ENS方法可以更有效的处理多目标优化问题. 相似文献
9.
针对蚁群算法搜索速度过慢以及解质量不足等问题,提出一种融合动态层次聚类和邻域区间重组的蚁群算法。在初始阶段,调整层次聚类阈值并按照类间距离最小合并的原则迭代至目标簇集,根据预合并系数进行簇间合并,通过蚁群系统得到小类路径并断开重组以加快算法整体收敛速度;接着使用蚁群系统对解空间进行优化,同时并行处理簇集与簇集邻域区间扩散重组,增加解的多样性,进一步固定迭代次数进行比较,若邻域区间重组解质量优于当前优化解则进行推荐处理,提高解的精度;当算法停滞时,引入调整因子降低各路径信息素之间差异以增强蚂蚁搜索能力,有助于算法跳出局部最优。实验结果表明,在面对大规模问题时,算法的精度在3%左右,该方法相比传统方法可以有效提高解的精度和收敛速度。 相似文献
10.
基于分段混合蛙跳算法的旅行商问题求解 总被引:1,自引:0,他引:1
针对旅行商问题(TSP)在搜索后期解的多样性和精度下降的问题,提出一种解决TSP问题的分段混合蛙跳算法(S-SFLA)。该算法在搜索初期利用逆转变异算子减少交叉路径,在搜索的后期引入邻域搜索(个体邻域,局部最优领域,全局最优邻域)增加种群多样性。在整个搜索过程中记忆全局历史最优解与局部历史最优解,进行全局更新和局部更新,避免迂回搜索。在局部更新中,每一个青蛙都有机会得到更新。实验结果表明,与遗传算法、蚁群算法、基本蛙跳算法相比,S-SFLA算法在求解中等规模的TSP问题上具有更快的搜索速度和更高的求解精度。 相似文献