空间碎片环境的长期演化建模方法 被引量：17

1

作者 张育林 张斌斌 王兆魁 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1408-1418,共11页

针对空间碎片环境的长期演化问题,从宏观和微观两个方面,分别构建了碎片环境的整体演化模型和数值演化计算模型,并在此基础上研究了不同条件下碎片环境的长期演化分布特点,分析了碎片环境的稳定性和主要影响因素。低地球轨道碎片环境在... 针对空间碎片环境的长期演化问题,从宏观和微观两个方面,分别构建了碎片环境的整体演化模型和数值演化计算模型,并在此基础上研究了不同条件下碎片环境的长期演化分布特点,分析了碎片环境的稳定性和主要影响因素。低地球轨道碎片环境在未来200年内的演化结果表明,空间目标的相互碰撞解体,是空间碎片不断增加的主要因素;即使停止一切航天发射活动,空间碎片的数量仍在不断增加,表明低地球轨道空间碎片规模已经超越稳定临界点;进一步的发射活动会增强空间碎片环境演化的不稳定性,加剧"碰撞-目标解体-碰撞"反馈连锁碰撞效应。 展开更多

关键词 空间碎片 演化计算 碰撞概率 空间安全

下载PDF 职称材料

一种基于进化学习的中药定量组效关系建模方法 被引量：11

2

作者 刘雪松 王毅 程翼宇 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期495-499,共5页

针对中药的组分配伍优化设计,提出一类中药药效智能预测及定量组效关系(QCAR)建模方法.采用全新设计的自适应浮点编码遗传算法,并与反向传播(BP)算法集成用于神经网络学习训练,既改善了神经元网络获得全局最优解的能力,又消除了经典遗... 针对中药的组分配伍优化设计,提出一类中药药效智能预测及定量组效关系(QCAR)建模方法.采用全新设计的自适应浮点编码遗传算法,并与反向传播(BP)算法集成用于神经网络学习训练,既改善了神经元网络获得全局最优解的能力,又消除了经典遗传算法(GA)在编码与解码时产生的截断误差,从而提高了QCAR模型的训练与预报精度.以中药当归为实例对该方法进行应用研究.结果表明,无论是交叉验证还是独立检验均取得较好效果,明显优于常规建模方法,可用于对中药药效进行智能预测. 展开更多

关键词 定量组效关系 药效预测 进化计算 神经网络 中药

下载PDF 职称材料

一门新学科——计算智能 被引量：7

3

作者 赵莉萍 《华东船舶工业学院学报》 1999年第5期23-28,共6页

对当前热门的、可称之为学科的计算智能研究现状进行了分析，并总结整理了计算智能的特点和它在各个领域的应用，为传统的神经网络、模糊系统。

关键词 模糊系统 神经网络 进化计算 计算智能

下载PDF 职称材料

自然计算发展趋势研究 被引量：7

4

作者 汪镭 张永韡 +1 位作者 郭为安 吴启迪 《微型电脑应用》 2010年第7期1-5,10,共6页

文章对自然计算的内涵进行了分类归纳,包括进化计算、生物启发计算、群体智能等,指出了各子类最显著的特点。在此基础上,介绍了自然计算最主要研究领域的发展趋势。讨论并证实了自然计算的有效性、内涵的丰富性及其巨大的发展空间。

关键词 自然计算 进化计算 生物启发计算 群体智能

下载PDF 职称材料

面向远程证明的安全协议设计方法 被引量：3

5

作者 余荣威 王丽娜 匡波 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期19-24,共6页

通过引入优胜劣汰的自然规律,提出了改进的基于演化计算的密码协议自动化设计方法。该方法采用模态逻辑作为描述协议的基本工具,重点改进了衡量安全协议个体性能的评估函数,以求获得全局最优解。实验结果显示,该方法能保证所设计协议的... 通过引入优胜劣汰的自然规律,提出了改进的基于演化计算的密码协议自动化设计方法。该方法采用模态逻辑作为描述协议的基本工具,重点改进了衡量安全协议个体性能的评估函数,以求获得全局最优解。实验结果显示,该方法能保证所设计协议的正确性和安全性,具有较强的可行性和适用性。 展开更多

关键词 远程证明 认证协议 演化计算 BAN逻辑

下载PDF 职称材料

一种基于子集测度的FCM聚类加权指数计算方法 被引量：4

6

作者 肖满生 张居武 《模糊系统与数学》 CSCD 北大核心 2013年第2期136-141,共6页

在模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类应用过程中,针对目前模糊加权指数的确定缺乏理论依据和有效评价方法这一问题,提出了一种基于子集测度的模糊加权指数计算方法。首先根据子集测度理论定义了一个聚类有效性函数,然后依据该函数在聚... 在模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类应用过程中,针对目前模糊加权指数的确定缺乏理论依据和有效评价方法这一问题,提出了一种基于子集测度的模糊加权指数计算方法。首先根据子集测度理论定义了一个聚类有效性函数,然后依据该函数在聚类过程中通过循环进化迭代来计算聚类结果的有效性,并将其值反馈到模糊加权指数m的变化中,而使m收敛到一个稳定解,即得到最佳模糊加权指数。理论分析和实验表明,该算法是有效的,为模糊加权指数m的探讨研究提供了一种新的思路和途径。 展开更多

关键词 模糊加权指数 子集测度 聚类有效性 进化计算

原文传递

最小化空闲时间的Job-shop调度进化算法 被引量：2

7

作者 苏子林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第27期78-80,174,共4页

为了研究Job-shop调度问题,分析了调度结果和调度过程,认为传统Job-shop调度模型的调度过程,实质是减少并减小空闲时间的组合优化过程,而且不同空闲时间对调度结果的影响程度不同。据此提出了最小化空闲时间的两个处理过程和不同空闲时... 为了研究Job-shop调度问题,分析了调度结果和调度过程,认为传统Job-shop调度模型的调度过程,实质是减少并减小空闲时间的组合优化过程,而且不同空闲时间对调度结果的影响程度不同。据此提出了最小化空闲时间的两个处理过程和不同空闲时间的处理顺序规则;并设计了进化算法中最小化空闲时间的初始种群生成过程、重组算子和变异算子。经典的调度基准问题对比测试表明最小化空闲时间的分析结论是正确的;最小化空闲时间过程高效可靠;最小化空闲时间的进化算法缩小了算法的搜索空间,大大提高了搜索效率,有效避免了早熟收敛现象,稳定可靠。 展开更多

关键词 生产调度 最小化空闲时间 进化算法 进化计算 JOB-SHOP调度问题

下载PDF 职称材料

基于协同进化基因表达式编程的函数发现研究 被引量：1

8

作者 王超学 张星 +1 位作者 马春森 张涛 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第17期53-57,共5页

基因表达式编程(GEP)算法是一种具有强大函数发现能力的新型进化算法。GEP在函数发现时如何确定合适的数值常量对算法的性能具有很大影响。提出了一种基于协同进化基因表达式编程的函数发现算法(GEP-DE),该算法的最大改进在于一种新的... 基因表达式编程(GEP)算法是一种具有强大函数发现能力的新型进化算法。GEP在函数发现时如何确定合适的数值常量对算法的性能具有很大影响。提出了一种基于协同进化基因表达式编程的函数发现算法(GEP-DE),该算法的最大改进在于一种新的常量优化方法:在每一代中将函数发现的过程分为两个阶段:第一阶段,由标准GEP算法结合固定常量集确定函数结构;第二阶段,使用差分进化算法(DE)对第一阶段得出的函数结构的常量进行优化。实验结果表明,GEP-DE算法比重要文献中的常量处理方法其效果有较大提升,并且算法的综合性能也优于最新重要文献提出的GEP算法。 展开更多

关键词 进化计算 函数发现 常量优化 差分进化 协同进化

下载PDF 职称材料

基于多Agent结构的自适应蚁群优化聚类算法 被引量：2

9

作者 张惟皎 刘春煌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第15期17-19,75,共4页

该文在分析蚁群优化算法多Agent结构的基础上,提出了一种新的自适应蚁群优化聚类算法。算法的多Agent分层结构为L0层agent构造解,L1层agent改进可行解,L2层agent更新信息素,更新后的信息素矩阵为下一轮解的构造提供反馈信息。算法选取... 该文在分析蚁群优化算法多Agent结构的基础上,提出了一种新的自适应蚁群优化聚类算法。算法的多Agent分层结构为L0层agent构造解,L1层agent改进可行解,L2层agent更新信息素,更新后的信息素矩阵为下一轮解的构造提供反馈信息。算法选取变异概率p及信息素残留度ρ作为自适应参数,在演化过程中进行自动调节,较好地解决了加速收敛和停滞早熟的矛盾。实验结果验证了算法的有效性,该算法的聚类效果和运行效率优于GA和SA两种演化聚类算法。 展开更多

关键词 蚁群优化算法 聚类 多AGENT 演化计算

下载PDF 职称材料

旅行商问题演化算法在NOW上的并行算法设计 被引量：1

10

作者 李永锋 李元香 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第15期105-106,148,共3页

介绍了当前求解TSP问题最好的演化算法之一：GT算法。文中重点设计了在NOW上求解旅行商问题GT算法的并行算法，详细描述了设计思路，设计策略。还给出了详细的并行算法描述。文中设计的并行算法已经在NOW上的PVM平台上实现。

关键词 工作站网 演化计算 旅行商问题 并行计算

下载PDF 职称材料

邻域结构为复杂网络的粒子群算法 被引量：1

11

作者 李文斌 陈嶷瑛 +1 位作者 贺毅朝 赵书良 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第4期1034-1038,1069,共6页

为避免早熟收敛和局部最优,设计了一种基于复杂网络进行个体交互的粒子群算法(CNS-PSO)。该算法在粒子与网络节点间建立映射关系,并根据节点的邻居集合,获得粒子的动态飞行邻居。每个飞行邻居集合是一个独立又彼此联系的进化小社会。在C... 为避免早熟收敛和局部最优,设计了一种基于复杂网络进行个体交互的粒子群算法(CNS-PSO)。该算法在粒子与网络节点间建立映射关系,并根据节点的邻居集合,获得粒子的动态飞行邻居。每个飞行邻居集合是一个独立又彼此联系的进化小社会。在CNS-PSO中,每个粒子的位置更新策略不仅考虑了认知部分及社会的信息共享,还考虑了小社会内和小社会间的信息交流。在八个测试函数上,将CNS-PSO与标准PSO进行了对比,在不同维度的大多数函数上,前者的性能均优于后者,说明具有无标度网络邻域结构的CNS-PSO算法具有较强的避免早熟和逃逸局部最优的能力。 展开更多

关键词 复杂网络 粒子群算法 函数寻优 进化计算 空间结构

下载PDF 职称材料

求解复杂约束问题的基因表达式编程文法模型

12

作者 左劼 段磊 +2 位作者 唐良 巩杰 唐常杰 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期577-582,共6页

基因表达式编程GEP是进化计算算法家族的新成员．GEP富有特色的个体编码能很方便地表达和解决一批NP问题．但基本GEP难以表达和求解复杂约束．主要工作包括：（1）提出了GEP的上下文无关文法模型gepGram；（2）从理论上证明了gepGrain... 基因表达式编程GEP是进化计算算法家族的新成员．GEP富有特色的个体编码能很方便地表达和解决一批NP问题．但基本GEP难以表达和求解复杂约束．主要工作包括：（1）提出了GEP的上下文无关文法模型gepGram；（2）从理论上证明了gepGrain的表达能力和含单个非终结符的上下文无关文法相同；（3）给出了gepG：ram文法可描述约束问题的GEP求解算法，算法与基因长度具有线性伸缩性；（4）实验证明了本文提出算法具有较高的效率，当基因长度为10^6时，解码仅需0．4s． 展开更多

关键词 进化计算 基因表达式编程 上下文无关文法

原文传递

基于规则提升的Agent系统异常处理方法

13

作者 刘亚南 王献昌 +1 位作者 张睿 汪维凯 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2019年第5期1144-1154,共11页

基于进化计算理论中的重组思想,提出一种基于规则提升的Agent系统异常处理方法,处理Agent系统中违背执行规则的异常.该方法根据规则间的相互触发和执行情况分析得到规则处于异常状态的原因,重组处于异常状态的规则,提升规则向适应环境... 基于进化计算理论中的重组思想,提出一种基于规则提升的Agent系统异常处理方法,处理Agent系统中违背执行规则的异常.该方法根据规则间的相互触发和执行情况分析得到规则处于异常状态的原因,重组处于异常状态的规则,提升规则向适应环境的方向进化.实验结果表明,该方法能处理规则的异常状态,增强了规则的触发条件,保证了规则达到预期的后置条件,提高了Agent系统在开放环境下的异常处理能力. 展开更多

关键词 AGENT系统 规则 进化计算 异常

下载PDF 职称材料

一个适应性的人工免疫系统的软件构架

14

作者 严悍 张琨 +1 位作者 李千目 刘凤玉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第8期263-266,共4页

适应性是人工免疫系统(AIS,Artificial I mmune System)的重要特性之一。在AIS软件开发应用中,数据源的进化和学习算法的进化是两个有复杂关联的适应性问题。为此我们扩展并改进了已有的AIS构架,提出一个新的适应性软件构架。该构架以... 适应性是人工免疫系统(AIS,Artificial I mmune System)的重要特性之一。在AIS软件开发应用中,数据源的进化和学习算法的进化是两个有复杂关联的适应性问题。为此我们扩展并改进了已有的AIS构架,提出一个新的适应性软件构架。该构架以基因计算为中心,扩展了元基因来适应数据源的进化,并设计了可接入学习算法构件和算法验证机制来解决算法进化的适应性问题。在该构架支持下,数据源的进化独立于学习算法的设计,同时使学习算法能适用于多种数据源且能独立进化。该构架可简化AIS软件的复杂性,可提高AIS开发应用的效率,也有助于实现将来的自适应的免疫计算。 展开更多

关键词 适应性 人工免疫系统 软件构架 元基因 进化计算

下载PDF 职称材料

基于子集测度的模糊加权指数进化计算方法

15

作者 周丽娟 王加阳 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第5期1777-1780,共4页

为解决在模糊C-均值聚类应用过程中,模糊加权指数的确定缺乏理论依据和有效评价方法的问题,提出了一种基于子集测度的模糊加权指数进化计算方法。根据子集测度理论定义聚类有效性函数,在聚类过程中通过循环进化迭代计算聚类的有效性,并... 为解决在模糊C-均值聚类应用过程中,模糊加权指数的确定缺乏理论依据和有效评价方法的问题,提出了一种基于子集测度的模糊加权指数进化计算方法。根据子集测度理论定义聚类有效性函数,在聚类过程中通过循环进化迭代计算聚类的有效性,并将其值反馈到模糊加权指数的变化中,使收敛到一个稳定解。通过实验得到的加权指数符合预期的结果,理论分析和实验结果表明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 模糊聚类 模糊加权指数 子集测度 聚类有效性 进化计算

下载PDF 职称材料

神经智能信息处理系统的研究现状及其在水文水资源中的应用展望 被引量：13

16

作者 张翔 丁晶 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第1期105-110,共6页

从神经网络 (NN) ,模糊系统 (FS)和进化算法 (EC)三者相结合的角度 ,介绍了神经智能信息处理系统的研究现状 ,讨论了该系统在水文水资源中的应用 ,并对其应用发展趋势进行了预测。

关键词 神经网络 模糊系统 进化算法 水文水资源

下载PDF 职称材料

基于免疫进化计算的分布式入侵检测方法 被引量：4

17

作者 苏洁 乔佩利 刘亚辉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期163-165,共3页

提出一种网格计算环境下基于免疫进化计算的分布式入侵检测方法,应用免疫进化计算、定义生成检测器方法和基因库进化学习方法提高分布式入侵检测的主动性和自适应性。利用网格安全环境实现系统的负载均衡,提高系统的并行处理能力。仿真... 提出一种网格计算环境下基于免疫进化计算的分布式入侵检测方法,应用免疫进化计算、定义生成检测器方法和基因库进化学习方法提高分布式入侵检测的主动性和自适应性。利用网格安全环境实现系统的负载均衡,提高系统的并行处理能力。仿真实验结果证明了该方法的有效性,与基于人工免疫的入侵检测方法相比,误检率降低了0.37%,在确保检测率的同时提高了并行处理能力,降低了处理时延。 展开更多

关键词 网格计算 免疫进化计算 入侵检测 人工免疫系统

下载PDF 职称材料

自适应调整控制参数的差异演化算法 被引量：2

18

作者 武志峰 黄厚宽 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第3期1175-1180,共6页

控制参数选取是包括差异演化在内的演化算法设计时所面临的一个重要问题,对算法的性能有着重大影响。针对差异演化算法参数选取问题,提出一种利用个体适应度作为参数调整决策依据,并结合一定的调整概率对F和CR进行自适应调整的方法,解... 控制参数选取是包括差异演化在内的演化算法设计时所面临的一个重要问题,对算法的性能有着重大影响。针对差异演化算法参数选取问题,提出一种利用个体适应度作为参数调整决策依据,并结合一定的调整概率对F和CR进行自适应调整的方法,解决了手工设置控制参数的不便。同时利用交叉操作生成双子代个体与父代个体竞争形成新一代种群,加快了算法的收敛。对标准测试函数的仿真实验结果表明,该算法无论在最优解质量和收敛速度上都优于相关算法,尤其对于高维函数而言。 展开更多

关键词 自适应参数控制 差异演化算法 双子代竞争 演化计算 函数优化

下载PDF 职称材料

一个协同进化计算模型 被引量：1

19

作者 熊伟清 刘明达 +1 位作者 魏平 赵杰煜 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期441-446,共6页

针对遗传算法的早熟现象、模式欺骗和局部搜索能力弱等缺陷提出了一个协同进化计算模型。该模型在基本遗传算法基础上引入多种群协同进化,利用性别特征改进交叉算子,采用小生境技术保持多样性。通过将问题求解转变为有向图遍历提出了染... 针对遗传算法的早熟现象、模式欺骗和局部搜索能力弱等缺陷提出了一个协同进化计算模型。该模型在基本遗传算法基础上引入多种群协同进化,利用性别特征改进交叉算子,采用小生境技术保持多样性。通过将问题求解转变为有向图遍历提出了染色体基因定位算子,使得问题求解和染色体中基因定位结合起来,提高问题求解的质量。在定位过程中可以和模拟退火等局部搜索能力强的启发搜索算法结合。通过几个非常容易陷入局部最优的测试函数和多峰函数测试,表明几乎所有的峰值都得到了理论值。 展开更多

关键词 协同进化计算 遗传算法 多种群进化 基因定位 交叉算子

原文传递

进化计算技术在体育产业集群演化中的研究与应用

20

作者 胡继光 《现代电子技术》 北大核心 2019年第23期158-162,共5页

现有的体育产业集群演化研究结果偏向于静态解释,较少学者通过动态解释体育产业集群演化过程,因此采用进化计算技术,也就是进化博弈模型动态解释体育产业集群演化过程。从体育产业集群的种子、核以及集群三种成长状态出发,分析在体育产... 现有的体育产业集群演化研究结果偏向于静态解释,较少学者通过动态解释体育产业集群演化过程,因此采用进化计算技术,也就是进化博弈模型动态解释体育产业集群演化过程。从体育产业集群的种子、核以及集群三种成长状态出发,分析在体育产业集群中企业博弈结构和所选择的动态机制,融合动态演化过程和博弈理论,假定体育产业集群中企业包含"不进入"体育产业集群和"进入"体育产业集群两个纯策略,同时认为体育产业集群所在企业和体育产业集群内的企业是同质的,从集群中随机选择博弈对象,依照博弈所得结果不断调整体育产业集群博弈策略,获取进化博弈模型,通过该模型探析产业集群的动态演进过程。仿真实验分析进化博弈模型的探析结果为:根据体育产业集群收益状况,可将体育产业集群划分成五个时期,即种子、核生长期、快速成长期、成熟稳定期以及衰退转型,且体育产业区集群发展过程中较为重要的是核生长期,正向作用能够有效促进体育产业区集群的演化。 展开更多

关键词 进化计算技术 体育产业集群 演化过程 进化博弈 博弈结构 动态博弈

下载PDF 职称材料