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遗传算法在优化问题中的应用综述 预览
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作者 李岩 袁弘宇 +2 位作者 于佳乔 张更伟 刘克平 《山东工业技术》 2019年第12期242-243,180共3页
根据遗传算法的特点和优化过程中存在的问题,指出遗传算法存在缺陷。针对遗传算法在优化问题中的研究现状,从编码技术的改进、自适应算子的引入、操作算子的改进、混沌理论的加入、多种群方式的改进、免疫学原理的引入和小生镜技术的结... 根据遗传算法的特点和优化过程中存在的问题,指出遗传算法存在缺陷。针对遗传算法在优化问题中的研究现状,从编码技术的改进、自适应算子的引入、操作算子的改进、混沌理论的加入、多种群方式的改进、免疫学原理的引入和小生镜技术的结合等方面做出了总结,最后研究并探讨遗传算法仍需要克服的困难与待解决的问题。 展开更多
关键词 遗传算法 优化 研究现状 遗传算法的组成 遗传算法结构
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求解旅行商问题的搜寻者遗传算法 被引量:1
2
作者 张立毅 高杨 +1 位作者 费腾 王玉婧 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第7期115-122,共8页
针对简单遗传算法易陷入局部最优及收敛速度慢的不足,提出一种改进遗传算法-基于启发式策略的搜寻者遗传算法.首先将搜寻者优化算法中的模糊思想和近邻策略相结合改进变异算子,增强种群多样性,避免陷入局部最优;然后针对路径优化问题基... 针对简单遗传算法易陷入局部最优及收敛速度慢的不足,提出一种改进遗传算法-基于启发式策略的搜寻者遗传算法.首先将搜寻者优化算法中的模糊思想和近邻策略相结合改进变异算子,增强种群多样性,避免陷入局部最优;然后针对路径优化问题基于启发式策略设计反转算子,使得路径中不存在交叉边,加快收敛速度;最后将改进遗传算法用于求解旅行商问题.结果表明,改进遗传算法的求解精度和求解效率明显优于基本遗传算法. 展开更多
关键词 遗传算法 搜寻者遗传算法 近邻策略 启发式策略 旅行商问题
多目标炼钢—连铸生产调度的改进带精英策略的快速非支配排序遗传算法 预览
3
作者 袁帅鹏 李铁克 王柏琳 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期115-124,共10页
针对炼钢连铸调度的特殊工艺要求,在考虑炉机匹配原则和多重精炼的情况下,建立了以炉机匹配度、炉次间等待时间、浇次的开浇提前/拖期时间为评价指标的多目标约束满足优化模型,并针对其多目标特征,提出一种基于自适应网格法的择优策略... 针对炼钢连铸调度的特殊工艺要求,在考虑炉机匹配原则和多重精炼的情况下,建立了以炉机匹配度、炉次间等待时间、浇次的开浇提前/拖期时间为评价指标的多目标约束满足优化模型,并针对其多目标特征,提出一种基于自适应网格法的择优策略来改进带精英策略的快速非支配排序遗传算法,有效克服了使用传统Pareto支配法择优策略在解决离散问题时容易丢失有用信息的缺陷。基于多种规模的实际生产数据进行仿真实验,结果表明所提算法在收敛性、最优解集多样性和计算效率方面优于传统带精英策略的快速非支配排序遗传算法。 展开更多
关键词 炼钢—连铸 生产调度 多目标优化 自适应网格技术 遗传算法 带精英策略的快速非支配排序遗传算法
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求解旅行商问题的萤火虫遗传算法 预览
4
作者 张立毅 高杨 费腾 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期1939-1944,共6页
为改善基本遗传算法陷入局部最优的问题,提出一种改进的遗传算法,即萤火虫遗传算法。根据萤火虫算法能够自动划分成子组的优点,将萤火虫个体引入遗传算法的变异算子,即萤火虫变异;为防止萤火虫难以跳出局部极值的缺陷,引入变邻域扰动机... 为改善基本遗传算法陷入局部最优的问题,提出一种改进的遗传算法,即萤火虫遗传算法。根据萤火虫算法能够自动划分成子组的优点,将萤火虫个体引入遗传算法的变异算子,即萤火虫变异;为防止萤火虫难以跳出局部极值的缺陷,引入变邻域扰动机制,提出萤火虫遗传算法。运用旅行商问题对改进遗传算法进行计算机测试仿真,仿真结果表明,改进遗传算法在求解精度和收敛速度上优于基本遗传算法。 展开更多
关键词 遗传算法 萤火虫算法 变邻域扰动机制 萤火虫遗传算法 旅行商问题
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基于多示例遗传神经网络的室内PM2.5预测 预览
5
作者 陈成 吴宏杰 +2 位作者 柳维生 傅启明 汤烨 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第5期235-241,共7页
在医疗环境中病员在室内停留的时间占全天的80%以上,因此开展室内空气质量的研究对病员康复具有重要意义。现有的PM2.5预测方法主要存在两个问题:样本采集粒度与预测粒度不一致;对室内PM2.5预测的相关特征研究不足。对此提出一种基于多... 在医疗环境中病员在室内停留的时间占全天的80%以上,因此开展室内空气质量的研究对病员康复具有重要意义。现有的PM2.5预测方法主要存在两个问题:样本采集粒度与预测粒度不一致;对室内PM2.5预测的相关特征研究不足。对此提出一种基于多示例遗传神经网络的PM2.5预测方法。利用多示例机制有效解决采样间隔与预测时间的平衡问题,并引入与室内环境质量密切相关的通风率特征。以空气质量敏感的医疗单位中采集的实际数据进行验证。实验结果表明,该方法的相对误差为5.60%,比传统遗传神经网络降低7.55%,比支持向量回归方法降低5.98%,比随机森林方法低8.36%,比线性回归低7.66%,比决策树低14.69%,比LASSO回归低8.21%。 展开更多
关键词 多示例 PM2.5预测 神经网络 遗传算法
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基于改进遗传PID算法的能量回馈制动系统 预览
6
作者 薛鹏 刘国斌 +2 位作者 崔弘 王海彪 王春雷 《吉林大学学报:理学版》 CAS 北大核心 2019年第5期1200-1206,共7页
针对目前能量回馈系统效率低的问题,提出一种基于改进的遗传PID(比例-积分-微分)算法对能量回馈系统进行控制.首先建立回馈制动的数学模型,然后根据其模型采用仿真软件(MATLAB),并结合改进的遗传PID算法进行仿真实验.实验结果表明,改进... 针对目前能量回馈系统效率低的问题,提出一种基于改进的遗传PID(比例-积分-微分)算法对能量回馈系统进行控制.首先建立回馈制动的数学模型,然后根据其模型采用仿真软件(MATLAB),并结合改进的遗传PID算法进行仿真实验.实验结果表明,改进的遗传PID算法比传统PID算法控制效果更好,稳定性、鲁棒性及抗干扰能力更强,且回收效率提高了25.8%. 展开更多
关键词 PID算法 遗传算法 回馈能量
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北方海区救助力量部署优化 预览
7
作者 齐壮 王凤武 +2 位作者 曹玉墀 刘强 吴卫兵 《中国航海》 CSCD 北大核心 2019年第3期100-104,共5页
为科学部署海上救助力量,提高海上应急救助效率,结合北方海区专业救助力量部署现状,对救助力量部署的合理性进行分析,基于 P -中值原理建立救助力量部署优化模型,并利用MATLAB遗传算法进行优化。分析结果表明:目前北方海区救助力量部署... 为科学部署海上救助力量,提高海上应急救助效率,结合北方海区专业救助力量部署现状,对救助力量部署的合理性进行分析,基于 P -中值原理建立救助力量部署优化模型,并利用MATLAB遗传算法进行优化。分析结果表明:目前北方海区救助力量部署相对合理,同时也存在一些薄弱环节,优先考虑在青岛与北海4号位之间、靠近南北航线适当位置处设置船舶重要待命点。该研究方案可有效解决海上救助资源配置问题,对于解决我国海域救助力量优化部署问题具有一定借鉴意义。 展开更多
关键词 北方海区 救助力量 P -中值模型 遗传算法 优化
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悬停状态剪刀式尾桨气动/噪声特性优化分析
8
作者 陈丝雨 招启军 +1 位作者 范俊 朱正 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1050-1060,共11页
建立了一套基于CFD(computational fluid dynamics)方法和FW-H(Ffowcs Williams-Hawkings)方程的剪刀式尾桨气动噪声预估技术和组合优化算法的尾桨外形参数设计方法。基于嵌套网格方法采用雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程作为尾桨流场... 建立了一套基于CFD(computational fluid dynamics)方法和FW-H(Ffowcs Williams-Hawkings)方程的剪刀式尾桨气动噪声预估技术和组合优化算法的尾桨外形参数设计方法。基于嵌套网格方法采用雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程作为尾桨流场求解控制方程,采用了一套适用于剪刀式尾桨悬停气动特性模拟的高效CFD方法。在流场分析的基础上,采用FW-H方程预测剪刀式尾桨在典型观察位置处的气动噪声。分别在控制总距以及控制拉力系数不变的情况下,以提高尾桨悬停效率同时降低气动噪声为目标,对剪刀式尾桨的剪刀角和轴间距两个主要外形参数进行优化设计。将基于拉丁超立方(LHS)方法和径向基函数(RBF)的代理模型方法与遗传算法过程相结合,建立了一种有效的组合优化算法。结果表明:剪刀角和轴间距的不同组合可以通过削弱桨-涡干扰现象从而实现降低旋翼桨-涡干扰噪声的目的。在当前的计算状态下,优化得到的剪刀式尾桨的悬停效率比常规尾桨高16%,其平均声压级比常规尾桨降低了2.3dB。 展开更多
关键词 尾桨 Navier-Stokes方程 FW-H方程 气动噪声 代理模型 遗传算法
基于遗传算法与方案优选的多目标优化模型求解方法
9
作者 单宝英 郭萍 +1 位作者 张帆 郭珊珊 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期157-165,共9页
为求解含复杂约束的多目标优化问题并获得符合实际决策需求的最优解,将多目标优化问题的求解分为2步:1)使用改进的遗传算法对带有较复杂约束的多目标规划模型进行求解,得到Pareto解集;2)基于熵权法构建方案优选评价体系,对Pareto解集进... 为求解含复杂约束的多目标优化问题并获得符合实际决策需求的最优解,将多目标优化问题的求解分为2步:1)使用改进的遗传算法对带有较复杂约束的多目标规划模型进行求解,得到Pareto解集;2)基于熵权法构建方案优选评价体系,对Pareto解集进行优选,从而获得多目标优化问题的最佳方案。将本研究方法应用到灌区水资源优化配置问题中检验其可行性与实用性。结果表明:相较于评价函数法获得的结果,Pareto解集可以直观展示不同目标之间相互制衡的关系;根据当地实际情况选取粮经产量比、用水结构信息熵、化肥使用量作为优选指标,优选后的配水方案水分生产力可以达到1.46 kg/m~3,总产量达到8.667×10~7 kg。与传统求解方法比较,本研究提出的求解方法全局寻优能力更强,可以获得更加合理的方案。基于遗传算法与方案优选的多目标优化问题求解方法在求解较为复杂的多目标优化问题时能够获得更为满意的方案,可以为其他多目标问题的求解提供一种新的思路。 展开更多
关键词 多目标求解方法 遗传算法 方案优选 熵权法 水资源优化配置
基于改进鲸鱼优化算法的外骨骼机器人步态检测 预览
10
作者 何海琳 郑建彬 +2 位作者 余方利 余烈 詹恩奇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期1905-1911,共7页
针对传统的外骨骼机器人步态检测算法中的信息单一化、准确率低、易陷入局部最优等问题,提出基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机(IWOA-SVM)的外骨骼机器人步态检测算法,即在鲸鱼优化算法(WOA)中引入遗传算法(GA)的选择、交叉、变异操作,... 针对传统的外骨骼机器人步态检测算法中的信息单一化、准确率低、易陷入局部最优等问题,提出基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机(IWOA-SVM)的外骨骼机器人步态检测算法,即在鲸鱼优化算法(WOA)中引入遗传算法(GA)的选择、交叉、变异操作,进而去优化支持向量机(SVM)的惩罚因子与核参数,再使用参数优化后的SVM建立分类模型,从而扩大算法的搜索范围,减小算法陷入局部最优的概率。首先,使用混合传感技术采集步态数据,即通过足底压力传感器和膝关节、髋关节角度传感器采集外骨骼机器人的运动数据,并作为步态检测系统的输入;然后,使用门限法对步态相位进行划分并标记标签;最后,将足底压力信号与髋关节、膝关节角度信号融合作为输入,使用IWOA-SVM算法完成对步态的检测。对6个标准测试函数进行仿真实验,并与GA、粒子群优化(PSO)算法、WOA进行比较,数值实验表明,改进鲸鱼优化算法(IWOA)的鲁棒性、寻优精度、收敛速度均优于其他优化算法。通过分析不同穿戴者的步态检测结果发现,准确率可达98.8%,验证了所提算法在新一代外骨骼机器人中的可行性和实用性,并与基于遗传优化算法的支持向量机(GA-SVM)、基于粒子群优化算法的支持向量机(PSO-SVM)、基于鲸鱼优化算法的支持向量机(WOA-SVM)算法进行比较,结果表明,该算法识别准确率分别提高了5.33%、2.70%、1.44%,能够对外骨骼机器人的步态进行有效检测,进而实现外骨骼机器人的精确控制及稳定行走。 展开更多
关键词 外骨骼机器人 步态检测 鲸鱼优化算法 遗传算法 粒子群优化算法 支持向量机
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基于遗传算法的水下传感器网络节点部署算法研究 预览
11
作者 金合丽 刘半藤 +1 位作者 陈唯 凌家顺 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1083-1087,共5页
针对水下无线传感器网络部署时,如何确定节点数量以及节点位置的难题,提出了一种基于遗传算法的网络优化节点部署算法。首先,将所需探测的海域环境离散为固定规格网格,以格点表示节点可供部署的空间;然后,构造节点连通率与空间覆盖率两... 针对水下无线传感器网络部署时,如何确定节点数量以及节点位置的难题,提出了一种基于遗传算法的网络优化节点部署算法。首先,将所需探测的海域环境离散为固定规格网格,以格点表示节点可供部署的空间;然后,构造节点连通率与空间覆盖率两项重要指标,以部署节点数量最少为目标函数,建立整数非线性规划模型。最后,引入遗传算法求解此 NP-hard 问题,并讨论给定不同的覆盖率、不同覆盖半径与节点数量之间的关系。结果显示:相比与传统覆盖算法,本文算法能够有效地降低覆盖空洞,提高网络覆盖率,提高网络生存时间。 展开更多
关键词 水下传感器网络 节点部署 遗传算法 连通性指标 覆盖率指标 有效覆盖
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基于遗传算法的双目标混合流水车间调度问题研究 预览
12
作者 李文韬 陶泽 陈晓菲 《沈阳理工大学学报》 CAS 2019年第4期52-57,共6页
研究双目标混合流水车间的调度问题。提出一种新的算法,以遗传算法为基础,结合小生境技术来解决双目标混合流水车间调度问题。由于在实际的生产加工过程中,单一的目标已经不能满足企业的需要,因此有时需要考虑两个目标。本文充分考虑双... 研究双目标混合流水车间的调度问题。提出一种新的算法,以遗传算法为基础,结合小生境技术来解决双目标混合流水车间调度问题。由于在实际的生产加工过程中,单一的目标已经不能满足企业的需要,因此有时需要考虑两个目标。本文充分考虑双目标条件下的流水车间调度问题,在以生产周期为优化目标的同时,生产费用也作为企业生产的优化目标。运用遗传算法来选择不同级别的染色体,对同级别的染色体则通过小生境技术选择,从而保证解的多样性和准确性。以合理的数学模型为基础,确定编码和解码方案,明确遗传算子,最后结合实例通过仿真得出最优方案。结果表明:采用小生境遗传算法可以有效的解决双目标混合流水车间调度问题。 展开更多
关键词 双目标 混合流水车间调度问题 遗传算法 小生境算法
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关于智能加工系统的动态调度研究与应用--基于一道工序的物料加工情况 预览
13
作者 刘越 雷琴 +1 位作者 郭宇 张玉林 《信息记录材料》 2019年第9期218-219,共2页
研究生产加工的热点:智能加工系统的动态调度问题及应用.以RGV生产现场为例,基于一道工序的物料加工情况.建立动态调度模型,在规定时间,进行动态调度,最大限度地高效运转,满足更多的社会效益.此模型,还可推广至分发快递、挑拣货物等.
关键词 动态调度 模型固化 编码 遗传算法 故障延迟
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V2G模式下电动汽车与可再生能源双层协调优化 预览
14
作者 郭春林 杨晓言 +1 位作者 徐轩 满洲 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2019年第9期72-77,共6页
大规模电动汽车和可再生能源接入电网需要合理的协调控制方法。本文建立了电动汽车与可再生能源双层协调优化模型,上层模型以等效负荷波动最小和可再生能源渗透率最大为目标,通过最大模糊满意度法将多目标问题转化为单目标问题;下层模... 大规模电动汽车和可再生能源接入电网需要合理的协调控制方法。本文建立了电动汽车与可再生能源双层协调优化模型,上层模型以等效负荷波动最小和可再生能源渗透率最大为目标,通过最大模糊满意度法将多目标问题转化为单目标问题;下层模型以实现电动汽车充放电负荷跟踪为目标,用分布式控制算法控制每辆车的充放电;最后用遗传算法求解上下层的优化模型。结果表明,电动汽车与可再生能源的双层协调优化能够有效降低对电网的影响,提高可再生能源渗透率,而且车辆规模越大,优化结果越好。 展开更多
关键词 电动汽车 可再生能源 最大模糊满意度 分布式控制算法 遗传算法
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遗传算法下的粗糙集属性约简算法及其有效性分析 预览
15
作者 郑文彬 胡敏杰 何秋红 《长春工业大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期66-71,共6页
将核引入遗传算法初始群体,根据决策属性对条件属性的依赖度来加强局部搜索能力,并保证全局寻优,得到最佳搜索效果。
关键词 遗传算法 粗糙集属性 约简算法 有效性
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提高变杆长曲柄滑块机构位移可靠性的优化设计
16
作者 杨明 杨世明 +1 位作者 马庆国 郭翠敏 《机械设计》 CSCD 北大核心 2019年第4期55-59,共5页
为分析变杆长对滑块位移可靠性的影响,建立了包含杆长尺寸误差和铰链运动副间隙因素下偏置曲柄滑块机构滑块位移可靠性的计算模型。基于MATLAB软件的仿真,得出滑块位移可靠性随着曲柄长度减小、连杆长度增加、偏距减小而提高。为最大限... 为分析变杆长对滑块位移可靠性的影响,建立了包含杆长尺寸误差和铰链运动副间隙因素下偏置曲柄滑块机构滑块位移可靠性的计算模型。基于MATLAB软件的仿真,得出滑块位移可靠性随着曲柄长度减小、连杆长度增加、偏距减小而提高。为最大限度地提高滑块位移可靠性,基于单一杆长变化对滑块位移可靠性影响规律,采用遗传算法对含有行程不变约束条件的曲柄滑块机构进行滑块位移可靠性提高的杆长组合优化。算法中用通过检查解的可行性决定解的弃留方式处理约束条件,并利用二进制编码方式对杆长进行优化编程。优化结果与穷举法所求结果接近,证明了遗传算法的正确性。此研究结果对提高平面机构位移可靠性具有参考价值。 展开更多
关键词 曲柄滑块机构 位移可靠性 变杆长 遗传算法
基于遗传算法的生鲜超市水果库存控制研究 预览
17
作者 张爱 周建勤 《管理科学与工程》 2019年第2期113-123,共11页
随着人们消费水平逐渐提高,人们对健康、营养、安全的果蔬品的需求日益高涨,对果蔬的新鲜度等愈加挑剔,从而增大了水果这种易变质、货架期短的生鲜农产品在生鲜超市的运营难度。生鲜超市的经营收益在很大程度上是由库存控制水平决定的,... 随着人们消费水平逐渐提高,人们对健康、营养、安全的果蔬品的需求日益高涨,对果蔬的新鲜度等愈加挑剔,从而增大了水果这种易变质、货架期短的生鲜农产品在生鲜超市的运营难度。生鲜超市的经营收益在很大程度上是由库存控制水平决定的,而科学有效的库存控制策略是提高库存管理水平的有效途径。本文考虑生鲜超市营业时间分段、消费者需求受价格和新鲜度影响的特点构建了库存控制模型,并结合S生鲜超市美国车厘子销售实例采用二进制编码的遗传算法对模型进行求解,销售利润提升了13.7%,实现了超市水果库存控制的合理性。 展开更多
关键词 生鲜水果 库存控制 遗传算法
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基于均衡适应度的云工作流调度算法 预览
18
作者 方军 张璋 +3 位作者 张雪峰 杜聪 马涛 刘鑫 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第5期255-261,共7页
针对工作流任务调度优化问题,提出一种云工作流任务调度遗传算法。为了寻找工作流执行时间与执行代价的同步最优解,建立了遗传调度模型。在个体编码方面,采用了一种二维排列编码方法,可以更好地展现工作流任务间的执行次序;综合考虑任... 针对工作流任务调度优化问题,提出一种云工作流任务调度遗传算法。为了寻找工作流执行时间与执行代价的同步最优解,建立了遗传调度模型。在个体编码方面,采用了一种二维排列编码方法,可以更好地展现工作流任务间的执行次序;综合考虑任务执行代价与最早完成时间两个因素,设计了一种均衡适应度函数;为了丰富种群个体多样性,引入三种遗传交叉操作和两种遗传变异操作,以产生新的个体,增加了最优解的求解概率。通过数值仿真实验,在多个性能指标上对算法进行分析。结果表明,该调度算法能更好地平衡执行代价.与调度效率,性能优于同类算法。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 遗传算法 执行代价 调度效率
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薄互层油藏细分层系方法研究
19
作者 焦青琼 雷霄 +2 位作者 查玉强 孙胜新 李凤颖 《中国石油和化工标准与质量》 2019年第3期99-100,共2页
目前薄互层油藏已成为南海西部油田储量和产量接替的主力,这类油藏具有层数多、纵向非均质性强的特点,针对这类油藏主要通过细分层系提高开发效果。本文通过调研及机理研究,认识到沉积相、层间非均质性、小层注采连通性是影响细分层系... 目前薄互层油藏已成为南海西部油田储量和产量接替的主力,这类油藏具有层数多、纵向非均质性强的特点,针对这类油藏主要通过细分层系提高开发效果。本文通过调研及机理研究,认识到沉积相、层间非均质性、小层注采连通性是影响细分层系措施效果的主要因素。提出一套从定性到定量的细分层系方法,并引入遗传算法,实现薄互层油藏智能分层。 展开更多
关键词 薄互层油藏 遗传算法 智能分层
改进自适应遗传SVM滚动轴承故障诊断 预览
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作者 冯新 《长春工业大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期72-76,共5页
采用自适应遗传算法优化SVM相关参数,建立了IAGA-SVM滚动轴承故障诊断模型。通过实验验证了该模型的精确性和有效性。
关键词 滚动轴承 支持向量机 遗传算法 故障诊断
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