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有限元网格剖分与网格质量判定指标 被引量：162
1
作者 李海峰 吴冀川 +1 位作者 刘建波 梁宇兵 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期368-377,共10页
讨论了网格剖分中的一些常见问题,阐述了网格剖分中应遵循的要求,介绍了近十多年来网格剖分方法的研究进展,回顾了网格剖分的各种算法,并比较了各种算法的优缺点。基于工程计算需求,提出了网格质量要求及判定指标,探讨了网格质量优化问... 讨论了网格剖分中的一些常见问题,阐述了网格剖分中应遵循的要求,介绍了近十多年来网格剖分方法的研究进展,回顾了网格剖分的各种算法,并比较了各种算法的优缺点。基于工程计算需求,提出了网格质量要求及判定指标,探讨了网格质量优化问题。同时,介绍了当前广泛使用的网格剖分前处理商业软件及其应用状况,并结合工作实际,给出了复杂模型网格剖分的具体实例。最后展望了网格剖分的发展趋势。 展开更多
关键词 网格剖分 有限元 算法 网格质量 判定指标
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利用神经网络发现分类规则 被引量：37
2
作者 张朝晖 陆玉昌 张钹 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第1期108-112,共5页
神经网络是目前公认的高精度分类器，但它的分类过程却令人难以理解，被称为“黑箱”，从而降低了它的可信度，且使其结果不易应用到其它相关领域．本文提出应用决策树模拟神经网络的隐节点和输出节点的决策过程的思想．在分类精度基本... 神经网络是目前公认的高精度分类器，但它的分类过程却令人难以理解，被称为“黑箱”，从而降低了它的可信度，且使其结果不易应用到其它相关领域．本文提出应用决策树模拟神经网络的隐节点和输出节点的决策过程的思想．在分类精度基本不变的前提下，将训练后的前馈神经网络利用遗传算法进行剪枝，再将其转换为含有若干棵树的森林结构，然后将每棵树看作一个分类器，利用决策树模拟每个分类器的分类过程，最后将决策树结构转化为若干条符号规则．决策树结构易于理解。 展开更多
关键词 神经网络 遗传算法 决策树 分类规则
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人工智能视阈下教育治理的技术功用与困境突破 被引量：56
3
作者 侯浩翔 钟婉娟 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2019年第4期37-43,58,共8页
人工智能是历经多次产业革命和长期技术积累的共同成果,具有技术优势与社会属性高度融合的典型特征。通过分析人工智能的意涵与技术进路,得出借助于机器学习、专家系统和人机交互等关键技术,能够实现教育治理信息筛选与情境再现、系统... 人工智能是历经多次产业革命和长期技术积累的共同成果,具有技术优势与社会属性高度融合的典型特征。通过分析人工智能的意涵与技术进路,得出借助于机器学习、专家系统和人机交互等关键技术,能够实现教育治理信息筛选与情境再现、系统识别应答复杂教育情境、神经网络模拟辅助教育治理决策行为。但因与传统的教育治理体制机制不相适应,使得教育治理面临着多元主体"功能性"缺位、垂直单向的组织结构"能动性"不足、治理思维认知与行动方式的"阻滞性"、治理制度"规制性"和伦理道德"规范性"缺失等现实困境。为破解这些难题,提出明辨多元治理主体权限,优化治理组织架构,推进治理理念与行为建设,尤其关注重构监督机制及伦理道德等因应策略,为实现教育治理智能化和现代化提供支撑。 展开更多
关键词 人工智能 教育治理 算法 大数据 决策
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分布式库存系统优化控制的一种改进遗传算法 被引量：23
4
作者 刘利民 柴跃廷 《计算机集成制造系统-CIMS》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期399-403,共5页
一个由若干仓库组成的基于协调中心的分布式库存系统中 ,协调中心起联合库存管理的作用 ,各客户向协调中心发出订单 ,协调中心根据各客户的位置、交货期、需求量 ,以及各仓库的库存情况 ,指定相应的仓库为其供货。当总体库存下降到总订... 一个由若干仓库组成的基于协调中心的分布式库存系统中 ,协调中心起联合库存管理的作用 ,各客户向协调中心发出订单 ,协调中心根据各客户的位置、交货期、需求量 ,以及各仓库的库存情况 ,指定相应的仓库为其供货。当总体库存下降到总订货点时 ,各仓库通过协调中心向供应商联合订货 ;当某个仓库库存下降到订货点、而总体库存没有下降到总订货点时 ,各仓库在协调中心的统一调度下互相调剂。在资金、库容、供货能力等有限 ,以及费用可变的情况下 ,对于给定的用户满足率 ,采用改进遗传算法和随机模拟方法 ,确定各仓库的库存订货及调拨策略 ,使得库存总费用最小 。 展开更多
关键词 分布式库存系统 优化控制 改进遗传算法 随机模拟 库存决策
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基于时隙预测的RFID防碰撞ALOHA算法 被引量：54
5
作者 李萌 钱志鸿 +1 位作者 张旭 王义君 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期43-50,共8页
在得出EPC协议防碰撞机制中累加因子C的基础上,通过比较预设差值门限的方法调整帧长,并明确了识别结束条件;同时,采用时隙预测二进制选择机制对下一时隙响应标签数量进行预测,对空闲时隙加速跳过,碰撞时隙进行实时二进制散列处理,从而... 在得出EPC协议防碰撞机制中累加因子C的基础上,通过比较预设差值门限的方法调整帧长,并明确了识别结束条件;同时,采用时隙预测二进制选择机制对下一时隙响应标签数量进行预测,对空闲时隙加速跳过,碰撞时隙进行实时二进制散列处理,从而减少无效时隙的出现。仿真结果表明,改进后的算法能够有效增加系统吞吐率,降低开销与时延,为将RFID标签作为感知终端的物联网系统在数据采集方面提供了合理的解决方案。 展开更多
关键词 射频识别 防碰撞 FSA算法 判决门限 时隙预测
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基于遗传算法的工艺路线优化决策 被引量：38
6
作者 王忠宾 王宁生 陈禹六 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第7期988-992,共5页
为了实现计算机辅助工艺计划(computer-aidedprocessplanning,CAPP)系统中的工艺路线优化决策,分析了工艺路线优化决策过程中存在的问题以及相关约束,提出利用遗传算法对基于工艺约束的工艺路线进行优化决策。在加工工序排序决策过程中... 为了实现计算机辅助工艺计划(computer-aidedprocessplanning,CAPP)系统中的工艺路线优化决策,分析了工艺路线优化决策过程中存在的问题以及相关约束,提出利用遗传算法对基于工艺约束的工艺路线进行优化决策。在加工工序排序决策过程中同时考虑机床和刀具的选择,通过遗传算法的复制、杂交、变异等操作进行工艺路线决策。结果表明:利用遗传算法可以有效地对工艺路线进行优化决策,得到满足生产要求的最优或接近最优的工艺路线。通过实例,详细介绍了利用遗传算法进行加工工序排序决策以及相关的机床和刀具的选择过程。 展开更多
关键词 工艺计划 遗传算法 工艺约束 优化决策
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用遗传算法构造决策树 被引量：24
7
作者 肖勇 陈意云 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1998年第1期49-52,共4页
Ｃ４．５是一种归纳学习算法，它通过对一组事例的学习形成决策树形式的规则．由于Ｃ４．５采用的是局部探索的策略，它得到的决策树不一定是最优的．遗传算法是模拟自然进化的通用全局搜索算法．文中讨论了利用遗传算法构造决策树的方法．
关键词 遗传算法 归纳学习 决策树 机器学习
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一种基于遗传算法的SVM决策树多分类策略研究 被引量：35
8
作者 连可 黄建国 +1 位作者 王厚军 龙兵 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期1502-1507,共6页
提出了一种基于遗传算法(GA)的SVM最优决策树生成算法,并将其应用于解决SVM多分类问题.首先以最大分类间隔为准则,利用遗传算法对传统的SVM决策树进行优化,生成最优(或近优)决策二叉树;然后在各个决策节点,利用传统的SVM算法进行二值分... 提出了一种基于遗传算法(GA)的SVM最优决策树生成算法,并将其应用于解决SVM多分类问题.首先以最大分类间隔为准则,利用遗传算法对传统的SVM决策树进行优化,生成最优(或近优)决策二叉树;然后在各个决策节点,利用传统的SVM算法进行二值分类,最终实现SVM的多值分类.理论分析及实验结果表明,新方法比传统的DT-SVM、DAG-SVM方法有更高的分类精度,比经典的1-a-1、1-a-r有更高的训练和分类效率. 展开更多
关键词 支持向量机 遗传算法 决策树
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基于特征矩阵的决策表约简研究 被引量：24
9
作者 赵卫东 戴伟辉 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期65-69,共5页
决策表属性约简是粗集分析的重要内容 .最优属性约简是 NP困难问题 ,目前出现的启发式算法多是以决策表的核为起点 .但对于大型决策表 ,核一般计算量大 ,影响了整个算法的效率 .为此提出了一种分析决策表的属性约简算法 ,它不仅不依赖于... 决策表属性约简是粗集分析的重要内容 .最优属性约简是 NP困难问题 ,目前出现的启发式算法多是以决策表的核为起点 .但对于大型决策表 ,核一般计算量大 ,影响了整个算法的效率 .为此提出了一种分析决策表的属性约简算法 ,它不仅不依赖于核 ,反而为核提供了一种有效的计算方法 .其次 ,对人们容易忽略的含噪声决策表的属性约简也进行了分析 . 展开更多
关键词 粗集 属性约简 启发式算法 决策表 空值
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人工智能在纠纷解决领域的应用与发展 被引量：35
10
作者 龙飞 《法律科学（西北政法大学学报）》 CSSCI 北大核心 2019年第1期49-60,共12页
人工智能的发展对司法领域产生的巨大影响,已经在法律信息检索、文本自动化生成、裁判预测方面取得了很大发展,并不断有新的技术在试图达成"算法裁判"的终极目标。人工智能在纠纷解决领域发挥着重要的功能作用,在诉讼领域的... 人工智能的发展对司法领域产生的巨大影响,已经在法律信息检索、文本自动化生成、裁判预测方面取得了很大发展,并不断有新的技术在试图达成"算法裁判"的终极目标。人工智能在纠纷解决领域发挥着重要的功能作用,在诉讼领域的立案、分案、庭审、裁判、执行阶段都有深度应用;在非诉纠纷解决领域也通过在线纠纷解决平台实现智能化目标。但是,也同样面临着巨大的挑战和困难。目前,人工智能在比较分析任务中作用较为明显,在认知推理任务方面尚未达到突破性进展。所以,必须规划设计人工智能的识别模型、定义模型、链接/关系模型、输出模型等模型,构建"人工智能+纠纷解决机制"架构,运用"对话+推理"的认知识别方法,才能真正建立起"互联网+"时代的智能化、全方位的纠纷解决体系,为社会治理体系的建设提供大数据分析和决策参考。 展开更多
关键词 人工智能 纠纷解决 算法决策 技术模型 治理体系
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作物生长模型(CropGrow)研究进展 被引量：33
11
作者 朱艳 汤亮 +5 位作者 刘蕾蕾 刘兵 张小虎 邱小雷 田永超 曹卫星 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2020年第16期3235-3256,共22页
农业信息技术是基于信息技术与农业科学的交叉融合而形成的新兴技术,催生了数字农业和智慧农业的快速发展。作物生长模型作为其核心内容之一,可以动态模拟作物生长发育过程及其与气候因子、土壤特性和管理技术之间的关系,从而有效克服... 农业信息技术是基于信息技术与农业科学的交叉融合而形成的新兴技术,催生了数字农业和智慧农业的快速发展。作物生长模型作为其核心内容之一,可以动态模拟作物生长发育过程及其与气候因子、土壤特性和管理技术之间的关系,从而有效克服传统农业生产管理研究中较强的时空局限性,为不同条件下的作物生产力预测预警与效应评估等提供量化工具。本文重点介绍笔者团队在作物生长模型的构建与应用方面形成的总体技术方法、最新研究进展及未来发展思考。通过20多年系统深入的探索和实践,本团队以小麦、水稻等作物为主要对象,以"生理机制解析-模型算法构建-生产力动态预测-效应定量评估-模拟平台研发"为主线,综合运用系统分析、动态建模、虚拟现实、情景模拟及决策支持等方法,开展了作物生长模型CropGrow的构建与应用研究。首先,利用系统分析方法与动态建模技术,构建了机理性与预测性兼备的综合性作物生长模型(CropGrow),包括阶段发育与物候期、器官发生与建成、光合生产与物质积累、同化物分配与产量品质形成、养分动态、水分平衡以及作物三维形态建成与虚拟显示等子模型,可数字化、可视化表征不同条件下作物生长发育与生产力形成过程;然后,结合地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术,构建了基于模型、GIS和RS有效耦合的区域作物生产力预测技术;进一步量化了气候变化、品种更新、土壤改良、措施优化对区域作物生产力形成的影响,拓展了适宜方案生成、理想品种设计、气候效应评估、耕地利用评价以及农业政策制定等应用技术;最后,运用构件化程序设计思想,基于作物生产数据库、作物模型构件库等,集成开发了基于模型的数字化、可视化作物生长模拟系统与决策支持平台,实现了数据管理、参数优化、生长模拟、遥感耦合 展开更多
关键词 作物生长模型 算法构建 生产力预测 效应评估 决策支持 系统平台 数字农作
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基于DDPG算法的无人机集群追击任务 被引量：31
12
作者 张耀中 许佳林 +1 位作者 姚康佳 刘洁凌 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期309-321,共13页
无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点,随着无人机自主智能的不断提高,无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务,构建了典型的任务场景,基于深度确定性策略梯度网络(... 无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点,随着无人机自主智能的不断提高,无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务,构建了典型的任务场景,基于深度确定性策略梯度网络(DDPG)算法,设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题,通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡,提高了算法的训练效率。仿真结果表明,训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务,任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值,人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。 展开更多
关键词 DDPG算法 无人机集群 任务决策 深度强化学习 稀疏回报
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论自动驾驶汽车生产者的刑事责任 被引量：31
13
作者 皮勇 《比较法研究》 CSSCI 北大核心 2022年第1期55-70,共16页
自动驾驶汽车是人类研发、制造、使用和管理的智能产品,不是犯罪主体或刑事责任主体。在自动驾驶汽车自主控制状态下发生交通事故的,其生产者、使用者和其他人员难以按照我国现有刑法的罪名定罪处罚。除非道路交通安全法和刑法有专门的... 自动驾驶汽车是人类研发、制造、使用和管理的智能产品,不是犯罪主体或刑事责任主体。在自动驾驶汽车自主控制状态下发生交通事故的,其生产者、使用者和其他人员难以按照我国现有刑法的罪名定罪处罚。除非道路交通安全法和刑法有专门的规定,驾驶位人员不接管汽车或接管后无力改变交通事故结果的,不构成交通肇事罪或其他管理过失犯罪。驾驶位人员的注意义务是阻止自动驾驶汽车自主控制下发生交通事故,其注意义务不应过高。允许的风险、紧急避险理论不能为自动驾驶汽车紧急路况处理算法的生产与应用提供合法、合理的解决方案,生产者遵守算法安全标准仅可以使生产行为合法化。鉴于现行刑法不适应自动驾驶汽车应用的特性,我国应当建立以生产者全程负责为中心的新刑事责任体系,使之在自动驾驶汽车生产和应用两个阶段承担安全管理责任,生产者拒不履行自动驾驶汽车应用安全管理义务且情节严重的,应当承担刑事责任。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 行为性质 注意义务 算法决策 新刑事责任体系
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基于HYSYS和GA的天然气净化装置用能优化 被引量：31
14
作者 李奇 姬忠礼 +1 位作者 段西欢 马利敏 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期102-106,142-143,共5页
为了降低含硫天然气处理过程中的能量消耗和操作成本,应用工业流程模拟软件HYSYS建立了含硫天然气净化装置工艺模型,并基于数据对象接口(Automation)技术开发了HYSYS与矩阵数值分析软件Matlab之间的接口程序,将HYSYS工艺模型作为适值函... 为了降低含硫天然气处理过程中的能量消耗和操作成本,应用工业流程模拟软件HYSYS建立了含硫天然气净化装置工艺模型,并基于数据对象接口(Automation)技术开发了HYSYS与矩阵数值分析软件Matlab之间的接口程序,将HYSYS工艺模型作为适值函数计算的基础并入遗传算法(GA)中,从而建立了基于HYSYS模拟和遗传算法的天然气净化装置用能优化模型。应用此优化模型对川渝地区某50×104 m3/d天然气净化装置的用能进行了操作参数优化,结果表明:在保证净化气产品质量的前提下,净化装置的用能降低了12.8%,经济效益明显提高。该方法通用性强,可用于其他过程系统的操作参数优化。 展开更多
关键词 含硫天然气 净化装置 用能优化HYSYS模拟 遗传算法 决策变量 最优操作 操作参数
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基于风险的电力系统安全预警的预防性控制决策分析 被引量：23
15
作者 吴子美 刘东 周韩 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期105-109,共5页
针对事故发生的可能性和严重性进行电力系统安全分析的风险评估,将基于风险的安全性评估指标应用到电力系统安全预警中定量分析电力系统的运行状态转换风险,并进行电力系统预防性控制研究。根据系统低电压风险指标、系统过负荷风险指标... 针对事故发生的可能性和严重性进行电力系统安全分析的风险评估,将基于风险的安全性评估指标应用到电力系统安全预警中定量分析电力系统的运行状态转换风险,并进行电力系统预防性控制研究。根据系统低电压风险指标、系统过负荷风险指标和系统电压失稳风险指标3种风险指标综合表征的系统安全等级,在事故发生前进行预防性控制决策分析,以灵敏度确定参与决策的关键节点,用遗传算法确定参与决策的节点的最优有功和无功的注入量,从而有效地降低电网的运行风险,提高电网的安全预警等级。以上海电网84节点系统的仿真表明算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 电力系统 风险评估 预防性控制 安全预警 遗传算法 决策
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基于模糊偏好的多目标进化优化算法 被引量：14
16
作者 关志华 寇纪淞 李敏强 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期275-280,共6页
近年来有关多目标优化方法得到了广泛的关注 ,但大部分多目标优化算法只是给出了一个优化解集 ,而没有对这个解集进行分析 .这就使得决策者 (DM)在决策阶段 ,无法分辨解的优劣 ,从而给决策带来困难 .本文介绍了一种基于模糊偏好和遗传... 近年来有关多目标优化方法得到了广泛的关注 ,但大部分多目标优化算法只是给出了一个优化解集 ,而没有对这个解集进行分析 .这就使得决策者 (DM)在决策阶段 ,无法分辨解的优劣 ,从而给决策带来困难 .本文介绍了一种基于模糊偏好和遗传算法相结合的方法 ,使决策者在优化的初始阶段根据对不同的目标函数的偏好来决定它们的权重 ,通过与NSGA- 算法所得到的 Pareto曲线进行对照 。 展开更多
关键词 模糊偏好 多目标 进化优化算法 线性加权法 遗传算法 决策
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电网输电工程项目数据插补及造价预测融合模型 被引量：23
17
作者 乔慧婷 文上勇 黄琰 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第5期481-486,共6页
针对由于电网输电工程项目造价系统的多变性、非线性以及复杂性导致造价难以预测的问题,提出一种基于回归类算法与决策树类算法相融合的造价预测模型.在分析电网输电工程造价影响因素的基础上,采用随机森林算法对分类型变量数据与连续... 针对由于电网输电工程项目造价系统的多变性、非线性以及复杂性导致造价难以预测的问题,提出一种基于回归类算法与决策树类算法相融合的造价预测模型.在分析电网输电工程造价影响因素的基础上,采用随机森林算法对分类型变量数据与连续型变量数据进行缺失插补,多种机器学习算法进行造价预测,利用粒子群启发式算法对多种预测模型的权值进行寻优实现模型的融合预测.结果表明,所提方法的数据缺失插补较为准确,RMSE为87615,MAPE为2.17%,能够合理地进行电网输电工程造价预测. 展开更多
关键词 输电工程 造价预测 回归算法 决策树 机器学习 粒子群 启发式算法 融合模型
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基于粗糙集的启发式值约简的改进算法 被引量：16
18
作者 张利 卢秀颖 +1 位作者 吴华玉 郝胜智 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期82-85,共4页
本文根据粗糙集理论讨论了属性值约简问题,基于属性值的重要度提出了一种改进的启发式值约简方法。首先,通过约简广义特征表和决策表获得决策表的属性值核。其次,用条件属性与决策属性之间的互信息增量来度量值重要度,进行启发式信息、... 本文根据粗糙集理论讨论了属性值约简问题,基于属性值的重要度提出了一种改进的启发式值约简方法。首先,通过约简广义特征表和决策表获得决策表的属性值核。其次,用条件属性与决策属性之间的互信息增量来度量值重要度,进行启发式信息、构建和属性值约简。最后,用属性蒸发率和置信度等指标对决策规则质量进行评价,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 粗糙集 值约简 启发式算法 决策规则
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基于多目标粒子群算法的船舶主尺度优化设计研究 被引量：17
19
作者 侯磊 《船舶力学》 EI 北大核心 2011年第7期784-790,共7页
粒子群优化是一种新兴的进化计算技术。文章基于多目标粒子群优化算法讨论了船舶主尺度论证中的多目标优化和决策问题。对于多目标优化问题,采用基于Pareto占优方法的多目标粒子群算法得到最优解,然后采用距离理想解最近的方法对这些Par... 粒子群优化是一种新兴的进化计算技术。文章基于多目标粒子群优化算法讨论了船舶主尺度论证中的多目标优化和决策问题。对于多目标优化问题,采用基于Pareto占优方法的多目标粒子群算法得到最优解,然后采用距离理想解最近的方法对这些Pareto最优解给出排序。应用文中给出的两个阶段求解方法,对散装货船概念设计阶段主尺度确定的问题进行了分析。结果表明,综合多目标粒子群优化和决策技术,能够迅速、客观地选择合理的船舶主尺度,可以给设计人员提供更多的选择。这种综合方法也能够广泛用于船舶其他设计领域。 展开更多
关键词 多目标粒子群算法 进化算法 决策 船舶 主尺度
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组合智能决策支持系统研究及其应用 被引量：14
20
作者 黄牧涛 田勇 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期114-119,共6页
针对现有决策支持系统存在信息支持不足、专家知识难以获取与表示、从海量数据提取有用信息存在困难等问题,通过对已有的人工神经网络、小波分析、遗传算法的建模方法进行组合利用和加以改进,建立组合智能信息处理器,并将之与传统决策... 针对现有决策支持系统存在信息支持不足、专家知识难以获取与表示、从海量数据提取有用信息存在困难等问题,通过对已有的人工神经网络、小波分析、遗传算法的建模方法进行组合利用和加以改进,建立组合智能信息处理器,并将之与传统决策支持系统相结合,产生智能决策支持系统,进行知识自动提取和系统智能建模,并基于GIS平台利用组件技术搭建智能决策支持系统集成结构.最后以灌区水资源管理决策支持系统的径流预报为例,进行仿真试验,验证方案的可行性和有效性. 展开更多
关键词 神经网络 遗传算法 小波分析 智能决策 组件技术
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