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基于改进免疫遗传算法的混合车间调度研究 被引量:12
1
作者 汤洪涛 丁彬楚 +1 位作者 李修琳 鲁建厦 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1189-1194,1201,共7页
建立了以最大总完成时间最小为目标的混合车间调度模型。该模型包括作业车间和并行流水装配车间两部分调度问题。为降低问题求解难度,采用分解的策略对调度问题分阶段求解,并引入多Agent协商机制和模拟退火算法与免疫遗传算法相结合,提... 建立了以最大总完成时间最小为目标的混合车间调度模型。该模型包括作业车间和并行流水装配车间两部分调度问题。为降低问题求解难度,采用分解的策略对调度问题分阶段求解,并引入多Agent协商机制和模拟退火算法与免疫遗传算法相结合,提出了基于分解策略的免疫遗传算法,并通过在某汽车减振器企业的实施验证了模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间 并行流水装配车间 分解策略 免疫遗传算法
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基于重新匹配策略的ε约束多目标分解优化算法 被引量:12
2
作者 张磊 毕晓君 王艳娇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1032-1040,共9页
针对MOEA/D算法中权重向量与个体分配不合理,导致种群多样性降低的问题,提出基于重新匹配策略的ε约束多目标分解优化算法.首先,对Tchebycheff分解策略进行理论分析,推导出关于多样性和收敛性的定理,从而为研究MOEA/D算法奠定理论基础.... 针对MOEA/D算法中权重向量与个体分配不合理,导致种群多样性降低的问题,提出基于重新匹配策略的ε约束多目标分解优化算法.首先,对Tchebycheff分解策略进行理论分析,推导出关于多样性和收敛性的定理,从而为研究MOEA/D算法奠定理论基础.其次,为有效解决由于随机为权重向量分配个体造成种群多样性降低的问题,提出权重向量和个体间的重新匹配策略,合理地为权重向量分配个体,改善种群多样性.最后,提出的个体比较准则较好地兼顾多样性和收敛性,提高了算法的约束多目标优化性能.通过与5种优秀算法的对比实验结果表明,该文算法所求得的近似Pareto最优解集的分布性和收敛性均得到一定提高,相比于对比算法具有一定的优势. 展开更多
关键词 约束多目标优化 分解策略 重新匹配 ε约束
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一种基于分解和协同的高维多目标进化算法 被引量:7
3
作者 谢承旺 余伟伟 +2 位作者 闭应洲 汪慎文 胡玉荣 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期356-373,共18页
现实中大量存在的高维多目标优化问题对以往高效的多目标进化算法提出了严峻的挑战.通过将分解策略和协同策略相结合提出一种高维多目标进化算法MaOEA/DCE.该算法利用混合水平正交实验方法在聚合系数空间产生一组均匀分布的权重向量以... 现实中大量存在的高维多目标优化问题对以往高效的多目标进化算法提出了严峻的挑战.通过将分解策略和协同策略相结合提出一种高维多目标进化算法MaOEA/DCE.该算法利用混合水平正交实验方法在聚合系数空间产生一组均匀分布的权重向量以改善初始种群的分布性;其次,算法将差分进化算子和自适应SBX算子进行协同进化,以产生高质量的子代个体,并改善算法的收敛性.该算法与另外5种高性能的多目标进化算法在基准测试函数集DTLZ{1,2,4,5}上进行对比实验,利用改进的反转世代距离指标IGD+评估各算法的性能.实验结果表明,Ma OEA/DCE算法与其他对比算法相比,在总体上具有较为显著的收敛性和分布性优势. 展开更多
关键词 高维多目标优化 分解策略 混合水平正交实验设计 高维多目标进化算法
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简约Hesse序列二次规划方法研究进展 被引量:3
4
作者 王世怀 徐亦方 沈复 《石油大学学报(自然科学版)》 CSCD 1997年第4期101-106,共6页
简约Hese序列二次规划方法是80年代末兴起的大型过程系统非线性规划求解技术,系统地介绍了这一技术的研究现状及序列二次规划方法的基本原理,详细讨论了以不同变量分解技术为核心的各种简约Hese序列二次规划方法的特点.
关键词 非线性规划 Hesse序列 二次规划 化工系统
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高维多目标头脑风暴优化算法 被引量:6
5
作者 吴亚丽 付玉龙 +1 位作者 李国婷 张亚崇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期193-204,共12页
多目标优化的两个核心指标是收敛性和多样性,而对二者加以优化和权衡是多目标进化算法的关键.头脑风暴优化算法作为一种新型的群体智能优化算法,一经提出便引起了众多研究者的关注.本文在对现有的多目标头脑风暴优化算法研究的基础上,... 多目标优化的两个核心指标是收敛性和多样性,而对二者加以优化和权衡是多目标进化算法的关键.头脑风暴优化算法作为一种新型的群体智能优化算法,一经提出便引起了众多研究者的关注.本文在对现有的多目标头脑风暴优化算法研究的基础上,通过对决策变量进行分析,围绕收敛性和多样性分别进行优化,在对收敛性优化时通过分解策略增加选择压力,而在对多样性优化时以参考点更新种群增加多样性,最终扩展并提出了高维多目标头脑风暴优化算法.此外,本文提出一种以角点为聚类中心的自适应聚类方式,明确个体的导向,提高种群的扩展性.与现有的几种效果较好的多目标进化算法进行比较,大量的仿真结果表明了本文的算法具有优秀的性能. 展开更多
关键词 头脑风暴优化算法 聚类 决策变量聚类 分解策略 参考点
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基于BERT模型和动态集成选择的多分类文本情感识别研究
6
作者 张忠良 费秦君 +1 位作者 陈愉予 雒兴刚 《中国管理科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期140-150,共11页
针对传统方法提取文本特征向量存在语义缺失,以及有些文本情感识别任务涉及多分类问题,提出一种新的基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)和动态集成选择的多分类文本情感识别策略。首先,采用BERT对文本... 针对传统方法提取文本特征向量存在语义缺失,以及有些文本情感识别任务涉及多分类问题,提出一种新的基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)和动态集成选择的多分类文本情感识别策略。首先,采用BERT对文本进行向量化处理,针对多分类文本情感识别任务采用OVO分解策略拆分成多个二分类子任务;其次,针对每个子任务采用动态集成选择策略构建分类器集成模型;最后,基于聚合策略获得最终的预测结果。采用公开的影评数据集对所提出的方法进行实证分析。结果表明:(1)相较于传统的TF-IDF与Word2Vec方法,基于BERT模型的词向量化处理有助于提高文本情感识别精度;(2)针对多分类情感识别任务中的每个子问题,采用动态集成选择策略可以有效提高识别效果;(3)本文建立的预测模型性能比其他现有情感识别模型具有显著优势。 展开更多
关键词 文本情感识别 BERT 多分类 动态选择集成 分解策略
原文传递
自适应迁移的分解多目标多任务进化算法 被引量:1
7
作者 蔡倩倩 史旭华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期55-64,共10页
多目标多任务进化优化是多目标优化的一个重要研究方向,通过跨任务共享有益信息以同时解决多个相关任务的优化问题。然而,现有多目标多任务进化优化研究存在相似任务匹配准确度低、缺少对知识迁移的动态控制等问题。为提高多目标多任务... 多目标多任务进化优化是多目标优化的一个重要研究方向,通过跨任务共享有益信息以同时解决多个相关任务的优化问题。然而,现有多目标多任务进化优化研究存在相似任务匹配准确度低、缺少对知识迁移的动态控制等问题。为提高多目标多任务进化优化算法的优化效果,引入相似性动态指标和迁移概率动态调整机制,提出自适应迁移的分解多目标多任务进化算法。为了给目标任务子问题匹配关联度最高的迁移源,同时考虑种群的当前分布以及种群的进化方向2个指标,设计一种基于种群静态和动态特征相结合的迁移源匹配策略。为了合理地控制任务间的信息传递,提出基于种群进化状态的知识迁移概率自适应调整策略,在优化过程中根据优化任务的进化状态自适应地调整任务间的知识迁移概率,以满足优化任务在不同进化阶段对外部知识的需求。实验结果表明,相比MOEA/D、MO-MFEA、MO-MFEA-Ⅱ等算法,该算法具有较优的稳定性和收敛性,在常用的9组(18个独立任务)多目标多任务测试问题中有15个表现较优,优化率为83%。 展开更多
关键词 多目标多任务优化 进化算法 迁移优化 分解策略 自适应策略
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求解大规模多目标问题的改进粒子群算法 被引量:5
8
作者 兰丽尔 孙超利 +1 位作者 何小娟 谭瑛 《太原科技大学学报》 2020年第4期249-256,共8页
针对大规模多目标优化问题,提出了一种基于分解的改进粒子群算法。该方法将分解策略与社会学习粒子群优化算法相结合引入到个体的学习过程中,针对每个个体及其邻域个体,计算其沿权重向量方向与参考点之间的距离以及与权重向量之间的距... 针对大规模多目标优化问题,提出了一种基于分解的改进粒子群算法。该方法将分解策略与社会学习粒子群优化算法相结合引入到个体的学习过程中,针对每个个体及其邻域个体,计算其沿权重向量方向与参考点之间的距离以及与权重向量之间的距离并对它们进行排序,个体通过学习离参考点近的任意个体以及离权重向量近的所有个体实现位置的更新。在5个ZDT测试函数上进行了500维和1000维的测试对比,结果表明本文所提的算法具有较好的收敛性以及分布均匀性。 展开更多
关键词 大规模多目标优化 分解策略 粒子群优化算法
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静液压传动车辆液压系统的故障诊断 被引量:4
9
作者 陈利东 《液压气动与密封》 2014年第5期60-61,64,共3页
基于支架搬运车的液压系统故障的模糊性、随机性、相关联性及复杂性,很难用单一的判别方式将故障截然区分开。该文通过对液压系统的故障进行任务分解和定位搜索对支架搬运车的液压故障进行诊断,并通过实例分析确定故障原因并进行分析,... 基于支架搬运车的液压系统故障的模糊性、随机性、相关联性及复杂性,很难用单一的判别方式将故障截然区分开。该文通过对液压系统的故障进行任务分解和定位搜索对支架搬运车的液压故障进行诊断,并通过实例分析确定故障原因并进行分析,从而快速获得液压系统的故障预测.这为推动液压故障诊断与维修技术的进步提供一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 故障诊断 故障定位 分解策略
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学习型变邻域搜索算法求解运输-装配协同优化问题
10
作者 张腾飞 胡蓉 +1 位作者 钱斌 吕阳 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1260-1277,共18页
针对运输-装配协同优化问题,建立其整数规划模型,提出一种融合分解策略的学习型变邻域搜索算法(learning variable neighborhood search with decomposition strategy,LVNS_DS)对其求解。为降低问题的求解难度,设计一种分解策略将原问... 针对运输-装配协同优化问题,建立其整数规划模型,提出一种融合分解策略的学习型变邻域搜索算法(learning variable neighborhood search with decomposition strategy,LVNS_DS)对其求解。为降低问题的求解难度,设计一种分解策略将原问题分解为路径规划问题和装配线平衡问题;应用LVNS算法对2个子问题进行求解;通过合并子问题解可得原问题的完整解。相比常规VNS算法,LVNS算法依据邻域动作概率值来转换邻域结构,依据邻域动作产生的贡献来动态地更新其概率值,LVNS算法能以较大的概率值选择适于当前搜索阶段的邻域动作,从而易于找到子问题的优质解。通过不同规模算例的仿真实验,验证了运输-装配协同优化的有效性和LVNS_DS算法的有效性。 展开更多
关键词 协同优化 耦合性 装配线平衡 车辆路径优化 变邻域搜索 分解策略
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一种求解一般性多学科优化问题的分布式分解方法
11
作者 张代雨 张贝 +2 位作者 王志东 陈旭 吕海宁 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期932-946,共15页
为了求解大规模多学科优化设计问题,目前已有多种分布式多学科优化方法被提出,但这些优化方法数值收敛困难,或局限于拟可分多学科设计优化问题,不适用于具有全局约束和全局目标的一般性多学科优化问题。为此本文提出一种分布式分解优化... 为了求解大规模多学科优化设计问题,目前已有多种分布式多学科优化方法被提出,但这些优化方法数值收敛困难,或局限于拟可分多学科设计优化问题,不适用于具有全局约束和全局目标的一般性多学科优化问题。为此本文提出一种分布式分解优化方法,其主要思想是通过两层分解策略,将一般性多学科优化问题分解为一个系统级问题和多个并行子优化问题,并证明该方法的最优解收敛于一般性多学科优化问题的Karush-Kuhn-Tucker点。最后,通过两个典型多学科优化算例对所提方法进行测试验证。结果表明该方法是一种具有良好收敛性能、竞争力强的分布式多学科优化方法。 展开更多
关键词 多学科设计优化 收敛证明 分解策略 最优灵敏度分析
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采用二次强化学习策略的多目标粒子群优化算法 被引量:2
12
作者 李浩君 张鹏威 +1 位作者 刘中锋 张征 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第11期2413-2418,共6页
针对多目标粒子群算法在进化后期易出现早熟收敛、种群多样性丢失的问题,本文提出采用二次强化学习策略的多目标粒子群优化算法SslMOPSO.首先利用无速度多目标粒子群框架,通过向所有个体历史最优学习实现粒子的第一次强化学习;其次将分... 针对多目标粒子群算法在进化后期易出现早熟收敛、种群多样性丢失的问题,本文提出采用二次强化学习策略的多目标粒子群优化算法SslMOPSO.首先利用无速度多目标粒子群框架,通过向所有个体历史最优学习实现粒子的第一次强化学习;其次将分解策略融入多目标粒子群算法中,使粒子向指定数量邻居的均值学习,实现粒子的第二次强化学习,增强算法跳出局部最优的能力,提高种群的多样性;最后分别在具有两目标和具有三目标的七个基准测试函数上进行仿真实验,结果表明,所提算法获得的非支配解集较对比算法具有较好的分布性,表现出较好的搜索性能. 展开更多
关键词 多目标粒子群优化算法 分解策略 二次强化学习策略 邻居均值学习
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形式化软件功能分解的交互式规则 被引量:1
13
作者 李彤 王黎霞 +1 位作者 柳青 孔兵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2000年第7期44-46,共3页
形式化功能分解是软件形式化设计的基本手段。文章基于前后断言形式定义的软件功能,提出了一组将该功能定义分解为3种基本控制结构之一的交互式分解规则,并证明了这组分解规则的正确性。分解规则构成的规则库是支持软件形式化设计的... 形式化功能分解是软件形式化设计的基本手段。文章基于前后断言形式定义的软件功能,提出了一组将该功能定义分解为3种基本控制结构之一的交互式分解规则,并证明了这组分解规则的正确性。分解规则构成的规则库是支持软件形式化设计的知识库的重要组成部分。 展开更多
关键词 功能分解 面向对象 交互式规则 形式化软件
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城市中转型配送中心布局优化研究 被引量:2
14
作者 邓爱民 王晓明 +1 位作者 陈兴 汪利君 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期89-92,共4页
从系统角度建立了考虑服务水平、多品种、多客户、多供应商等全局因素条件下确定中转型配送中心的数量、选址与规模的优化模型,针对模型参数多维、方案组合多、求解困难的特点,提出了具有城市配送特性的分解策略,通过贪婪算法,用算例论... 从系统角度建立了考虑服务水平、多品种、多客户、多供应商等全局因素条件下确定中转型配送中心的数量、选址与规模的优化模型,针对模型参数多维、方案组合多、求解困难的特点,提出了具有城市配送特性的分解策略,通过贪婪算法,用算例论证了模型与算法的有效性,算例结果显示降低成本的有效途径是降低客户点与供应商库存和加快其周转率. 展开更多
关键词 城市 中转型配送中心 布局优化模型 全局因素 分解策略 贪婪算法
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采用层次分解策略的多机协同航路规划 被引量:2
15
作者 叶文 赵建忠 +1 位作者 吕晓峰 刘华文 《现代防御技术》 2018年第4期21-26,共6页
针对多机同时到达的问题,采用层次分解的原则,应用小生境克隆选择算法可以为无人机生成满足要求的多条可选航路,同时引入协同变量和协同函数的概念,解决规划航路的时间协同问题。仿真结果表明,该方法能够有效地解决多机协同航路规划问题... 针对多机同时到达的问题,采用层次分解的原则,应用小生境克隆选择算法可以为无人机生成满足要求的多条可选航路,同时引入协同变量和协同函数的概念,解决规划航路的时间协同问题。仿真结果表明,该方法能够有效地解决多机协同航路规划问题,很好地满足了多机协同航路规划的协同控制要求。 展开更多
关键词 多机协同 航路规划 层次分解策略 小生境克隆选择算法 协同变量 协同函数
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基于混合粒子群优化算法的多弹协同航迹规划 被引量:2
16
作者 李帆 郝博 +2 位作者 万聪梅 赵建辉 薛蕾 《飞行力学》 CSCD 北大核心 2013年第1期93-96,共4页
为解决多弹协同低空突防航迹规划问题,提出了一种可在动态环境中进行离线和在线协同规划的混合粒子群优化算法。采用分解策略将多弹协同航迹规划总体结构分为两层:航迹规划层与协同规划层。分别针对单目标和多目标进行了多弹离线和在线... 为解决多弹协同低空突防航迹规划问题,提出了一种可在动态环境中进行离线和在线协同规划的混合粒子群优化算法。采用分解策略将多弹协同航迹规划总体结构分为两层:航迹规划层与协同规划层。分别针对单目标和多目标进行了多弹离线和在线仿真验证,结果表明该算法可针对突发威胁实时规划出多条三维航迹,并满足时间协同要求。 展开更多
关键词 多弹协同 分解策略 混合粒子群优化算法
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基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法 被引量:2
17
作者 李飞 刘建昌 +1 位作者 朱佳妮 李晨曦 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期305-310,共6页
针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS... 针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS-OSP).该算法先采用目标空间分区策略将种群按照权重向量分为多个子空间,在每个子空间中按照分解方法中的聚合函数选择个体;然后,考虑到常规的PBI聚合函数的罚参数在进化过程中一直保持不变的情况,提出一种自适应PBI聚合函数;最后,仿真实验结果表明所提出的算法与其他三种算法相比,具有更好的收敛性和分布性. 展开更多
关键词 高维多目标优化问题 稳态进化算法 目标空间分区 自适应PBI聚合函数 分解策略
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Synthesis, evaluation of kinetic characteristics and investigation of apoptosis of Cu^(2+)-modified ceria nano discs
18
作者 K.Nusrath K.Muraleedharan 《Journal of Rare Earths》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第10期1050-1059,共10页
Ceria nano discs were synthesized by the stepwise thermal decomposition strategy of the oxalate precursor. A series of Ce(1-x)CuxO2(x = 0, 0.02, 0.1, 0.2 and 0.3) nano sized oxide systems were prepared through the... Ceria nano discs were synthesized by the stepwise thermal decomposition strategy of the oxalate precursor. A series of Ce(1-x)CuxO2(x = 0, 0.02, 0.1, 0.2 and 0.3) nano sized oxide systems were prepared through thermal decomposition route. Kinetic characterization of formation of solid solution was made by isoconversional strategy under non-isothermal condition. Introduction of various reactant molar ratios of Cu2+:Ce4+ has a pivotal role in the creation of new oxygen vacancies, decomposition strategy,particle size and shape. Cu2+ doping(x = 0.02 and 0.1) damages the disc shaped morphology of ceria.Homogeneous distribution of Cu2+ on the oxalate precursor has a significant role in the catalyzing activity for the destruction of oxalate bond to oxide. 2 mol% doped Cu2+ promotes breaking of oxalate bonds in nitrogen atmosphere. In vitro cell viability assay illustrates enhanced toxicity to cancer cells with 10 mol% Cu2+ doped ceria. 展开更多
关键词 Nano disc Isoconversional Oxygen vacancies decomposition strategy Cell viability Rare earths
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动态惩罚分解策略下的高维目标进化算法 被引量:1
19
作者 王丽萍 张梦紫 +2 位作者 吴峰 章鸣雷 叶枫 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第10期2154-2161,共8页
基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)的求解精度与聚合方法有直接关系,其中基于惩罚的边界交叉聚合法(PBI)受惩罚参数θ影响较大,固定的惩罚参数难以匹配不同位置的子问题,尤其边界子问题上的极端解易被邻域内非支配解替代.为此,本文提出... 基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)的求解精度与聚合方法有直接关系,其中基于惩罚的边界交叉聚合法(PBI)受惩罚参数θ影响较大,固定的惩罚参数难以匹配不同位置的子问题,尤其边界子问题上的极端解易被邻域内非支配解替代.为此,本文提出一种基于动态惩罚分解策略的高维目标进化算法(MOEA/D-DPS),通过动态调整惩罚参数θ来改变候选解选择区域大小,使不同位置的子问题都有更合适的选择区域,且减少了边界子问题上优秀解的丢失,更好地平衡了算法的收敛性与多样性.最后,本文通过仿真实验对比分析了MOEA/D-DPS算法与相关算法的性能,实验结果表明:MOEA/D-DPS算法在DTLZ1-4测试函数上所得解集整体性能更优. 展开更多
关键词 多目标优化 高维目标 分解策略 动态惩罚
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一种求解RCPSP的协同进化分布估计算法 被引量:1
20
作者 陈旺 史彦军 滕弘飞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第14期134-136,共3页
针对大规模资源受限项目调度问题计算复杂的特点,提出一种合作式协同进化分布估计算法(CCEDA)。将合作式协同进化框架与分布估计算法相结合,将复杂问题分解为子问题,利用改进的分布估计算法对每个子问题进行协同优化求解。为提高分布估... 针对大规模资源受限项目调度问题计算复杂的特点,提出一种合作式协同进化分布估计算法(CCEDA)。将合作式协同进化框架与分布估计算法相结合,将复杂问题分解为子问题,利用改进的分布估计算法对每个子问题进行协同优化求解。为提高分布估计算法的局部搜索能力,给出一种对解进行局部搜索的方法。将CCEDA用于求解标准问题库PSPLIB,并与GAPS、GA-DBH、GA-hybrid与GA-FBI算法进行比较,结果证明CCEDA拥有更好的求解性能。 展开更多
关键词 资源受限项目调度问题 项目调度 分解策略 协同进化 分布估计算法 合作式协同进化分布估计算法
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