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蚁群算法理论及应用研究的进展 被引量:211
1
作者 段海滨 王道波 +1 位作者 朱家强 黄向华 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期1321-1326,1340,共7页
蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法.该算法采用分布式并行计算机制,易与其他方法结合,具有较强的鲁棒性;但搜索时间长、易限入局部最优解是其突出的缺点.针对蚁群算法,首先介绍其基本原理;然后讨论了近年来对蚁群算法的若... 蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法.该算法采用分布式并行计算机制,易与其他方法结合,具有较强的鲁棒性;但搜索时间长、易限入局部最优解是其突出的缺点.针对蚁群算法,首先介绍其基本原理;然后讨论了近年来对蚁群算法的若干改进以及在许多新领域中的发展应用;最后评述了蚁群算法未来的研究方向和主要研究内容. 展开更多
关键词 蚁群算法 信息素 智能计算 优化
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动态调度的研究方法综述 被引量:82
2
作者 钱晓龙 唐立新 刘文新 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期141-145,共5页
介绍了动态调度的研究方法和最新进展。将动态调度的研究方法分成两类 :一类是传统方法 ,如最优化方法、启发式方法和仿真方法等 ;另一类是智能方法 ,如专家系统、神经网络、智能搜索以及Multi- agent等。对动态调度的各种研究方法逐一... 介绍了动态调度的研究方法和最新进展。将动态调度的研究方法分成两类 :一类是传统方法 ,如最优化方法、启发式方法和仿真方法等 ;另一类是智能方法 ,如专家系统、神经网络、智能搜索以及Multi- agent等。对动态调度的各种研究方法逐一进行分析 ,并指出该领域应进一步研究的问题和未来的可能发展方向。 展开更多
关键词 动态调度 数学规划 人工智能 专家系统 神经网络
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基于启发式遗传算法的QoS组播路由问题求解 被引量:82
3
作者 王征应 石冰心 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期55-61,共7页
研究了带宽、延时、延时抖动和包丢失率约束以及费用最小的 Qo S组播路由问题 ,并提出一种启发式遗传算法 .该算法有以下特点 :(1)预处理机制 ;(2 )树结构编码 ;(3)启发式交叉策略 ;(4 )指导性变异过程 .最后通过仿真实验证明该算法快... 研究了带宽、延时、延时抖动和包丢失率约束以及费用最小的 Qo S组播路由问题 ,并提出一种启发式遗传算法 .该算法有以下特点 :(1)预处理机制 ;(2 )树结构编码 ;(3)启发式交叉策略 ;(4 )指导性变异过程 .最后通过仿真实验证明该算法快速有效 . 展开更多
关键词 服务质量 组播路由 启发式遗传算法 计算机网络 问题求解 QOS
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互联网络服务质量路由算法研究综述 被引量:73
4
作者 崔勇 吴建平 +1 位作者 徐恪 徐明伟 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第11期2065-2075,共11页
如何提供不同的服务质量(quality of service,简称QoS)是互联网络面临的一个重要问题,而服务质量路由(quality-of-service routing,简称QoSR)则是其中的核心技术和热点问题.QoSR的主要作用是为QoS业务请求寻找可行路径,这体现了QoSR的... 如何提供不同的服务质量(quality of service,简称QoS)是互联网络面临的一个重要问题,而服务质量路由(quality-of-service routing,简称QoSR)则是其中的核心技术和热点问题.QoSR的主要作用是为QoS业务请求寻找可行路径,这体现了QoSR的两个目标:(1) 满足业务QoS需求;(2) 最大限度地提高网络利用率.由于QoSR是NP完全问题,研究者们设计了很多启发式算法进行了广泛深入的研究.在有权图和QoS度量的基础上介绍了QoSR的基本概念,详细分析了面向单播应用的QoSR算法中的热点问题,并按照所求解的问题类型和求解方法,将这些算法分成以下几类:多项式非启发类、伪多项式非启发类、探测类、限定QoS度量类、路径子空间搜索类、QoS度量相关类、花费函数类和概率求解类.在分析每类中典型算法的基础上,总结和对比了各类的特点,进而详细剖析了算法的有效性,并基于此总结了基于概率模型求解QoSR问题的方法.最后指出了该领域中需要进一步研究的热点问题. 展开更多
关键词 互联网络 服务质量 路由算法 NP安全问题 启发式算法 有效性
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配电网络重构的快速支路交换算法 被引量:89
5
作者 张栋 张刘春 傅正财 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期82-85,共4页
提出了一种配电网重构的快速支路交换算法。该方法中用近似网损替代精确网损,对每个联络开关依次进行对应环网的重构优化,根据最佳转移负荷的符号和大小确定环网的最大降损开关交换,避免了使用启发式规则,且在重构过程中无需进行潮流计... 提出了一种配电网重构的快速支路交换算法。该方法中用近似网损替代精确网损,对每个联络开关依次进行对应环网的重构优化,根据最佳转移负荷的符号和大小确定环网的最大降损开关交换,避免了使用启发式规则,且在重构过程中无需进行潮流计算,从而显著提高了网络重构的计算速度。算例结果验证了该方法的正确性和快速性。 展开更多
关键词 配电网络重构 换算法 支路 配电网重构 启发式规则 联络开关 潮流计算 计算速度 快速性 正确性 网损 环网 降损 负荷
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蚁群算法求解连续空间优化问题 被引量:54
6
作者 杨勇 宋晓峰 +1 位作者 王建飞 胡上序 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期573-576,共4页
借鉴蚁群算法的进化思想,提出一种求解连续空间优化问题的蚁群算法。该算法主要包括全局搜索、局部搜索和信息素强度更新规则。在全局搜索过程中,利用信息素强度和启发式函数确定蚂蚁移动方向。在局部搜索过程中,嵌入了确定性搜索,以改... 借鉴蚁群算法的进化思想,提出一种求解连续空间优化问题的蚁群算法。该算法主要包括全局搜索、局部搜索和信息素强度更新规则。在全局搜索过程中,利用信息素强度和启发式函数确定蚂蚁移动方向。在局部搜索过程中,嵌入了确定性搜索,以改善寻优性能,加快收敛速率。通过一个实例问题的求解表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 蚁群算法 连续空间优化 确定性搜索
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基于多关联模板匹配的人脸检测 被引量:47
7
作者 梁路宏 艾海舟 +1 位作者 何克忠 张钹 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期94-102,共9页
提出一种基于多关联模板匹配的人脸检测算法 .模板由一系列关联的双眼模板和人脸模板组成 ,它们都是通过仿射变换根据伸缩比和姿态 (即旋转角度 )从单一平均脸模板产生出来的 .首先 ,使用双眼模板搜索候选人脸 ,再用人脸模板匹配进一步... 提出一种基于多关联模板匹配的人脸检测算法 .模板由一系列关联的双眼模板和人脸模板组成 ,它们都是通过仿射变换根据伸缩比和姿态 (即旋转角度 )从单一平均脸模板产生出来的 .首先 ,使用双眼模板搜索候选人脸 ,再用人脸模板匹配进一步筛选候选人脸 ,最后 ,通过启发式规则验证是否是人脸 .对于各种类型的图像进行大量实验的结果表明 ,该算法对于正面包括多角度人脸的检测很有效 . 展开更多
关键词 模板匹配 人脸检测 人脸处理 人脸识别 模式识别 计算机视觉
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配电网故障恢复重构算法研究 被引量:62
8
作者 李海锋 张尧 +1 位作者 钱国基 黄健 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期34-37,共4页
首先给出了一个综合考虑开关操作次数最少和网损最小的故障恢复重构的混合整数规划模型。 Tabu搜索技术是一种高效的启发式搜索技术 ,适合于解决整数规划和混合整数规划问题。文中将 Tabu搜索技术应用于所建立的故障恢复模型 ,并较详细... 首先给出了一个综合考虑开关操作次数最少和网损最小的故障恢复重构的混合整数规划模型。 Tabu搜索技术是一种高效的启发式搜索技术 ,适合于解决整数规划和混合整数规划问题。文中将 Tabu搜索技术应用于所建立的故障恢复模型 ,并较详细地介绍了其求解过程。最后运用算例验证了 Tabu搜索法能有效地求解所给出的故障恢复问题。 展开更多
关键词 TABU搜索 故障恢复 配电网 人工智能 整数规划 重构算法
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遗传算法求解复杂集装箱装载问题方法研究 被引量:55
9
作者 何大勇 查建中 姜义东 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第9期1380-1385,共6页
现场集装箱装载问题多为多目标、多约束优化的复杂问题 .遗传算法本身的鲁棒性、并行搜索性以及在 NP完全问题求解中的广泛应用 ,表明遗传算法是解决复杂集装箱装载问题的有效途径 .探讨了遗传算法在求解这一复杂问题过程中的应用 ,给... 现场集装箱装载问题多为多目标、多约束优化的复杂问题 .遗传算法本身的鲁棒性、并行搜索性以及在 NP完全问题求解中的广泛应用 ,表明遗传算法是解决复杂集装箱装载问题的有效途径 .探讨了遗传算法在求解这一复杂问题过程中的应用 ,给出了有效的编码形式和解码运算 .算例求解结果显示出很好的效果 . 展开更多
关键词 集装箱装载问题 遗传算法 NP完全问题 启发式规则 多目标优化
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基于遗传禁忌混合算法的电力系统无功优化 被引量:53
10
作者 谭涛亮 张尧 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第11期57-61,共5页
为了使遗传算法(GA)和禁忌搜索算法(TS)的优点被保持,缺点被削弱,提出了电力系统无功优化的遗传禁忌混合算法(GATS);针对电力系统无功优化中控制变量的离散性和连续性相混合的特点,提出了混合编码策略并相应地采用启发式算术进行杂交。... 为了使遗传算法(GA)和禁忌搜索算法(TS)的优点被保持,缺点被削弱,提出了电力系统无功优化的遗传禁忌混合算法(GATS);针对电力系统无功优化中控制变量的离散性和连续性相混合的特点,提出了混合编码策略并相应地采用启发式算术进行杂交。用GATS算法对IEEE30节点系统进行了无功优化计算,并就优化结果和简单遗传算法(SGA)及二进制编码的禁忌搜索法(TSB)的优化结果进行了比较,结果表明GATS方法具有更好的收敛性和更强的全局寻优能力。 展开更多
关键词 电力系统 无功优化 电能质量 电压稳定性 遗传禁忌混合算法 遗传算法 禁忌搜索算法
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一种改进的相量测量装置最优配置方法 被引量:40
11
作者 李强 于尔铿 +2 位作者 吕世超 潘毅 周京阳 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第12期57-61,共5页
以电力系统状态完全可观测和相量测量装置(PMU)配置数目最小为目标,提出了一种改进的PMU最优配置方法。将启发式方法和模拟退火方法有效结合以确保得到最优解,提高了基于启发式方法的初始PMU配置方案的质量,通过改进配置模型缩小了模拟... 以电力系统状态完全可观测和相量测量装置(PMU)配置数目最小为目标,提出了一种改进的PMU最优配置方法。将启发式方法和模拟退火方法有效结合以确保得到最优解,提高了基于启发式方法的初始PMU配置方案的质量,通过改进配置模型缩小了模拟退火方法的寻优范围,从而提高了求解速度。还提出了一种基于节点邻接矩阵的快速可观测性分析方法。最后采用IEEE14、IEEE30、IEEE118节点系统和新英格兰39节点系统对该方法进行了验证。 展开更多
关键词 配置方法 测量装置 相量 模拟退火方法 启发式方法 可观测性分析 节点系统 系统状态 配置方案 配置模型 邻接矩阵 PMU 最优解 英格兰 电力
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移动Ad hoc网络的分簇算法及性能比较 被引量:24
12
作者 王海涛 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期93-97,共5页
阐述了Adhoc网络的体系结构和存在的问题.讨论了Adhoc网络中几种典型的分簇算法.通过模拟在不同的网络环境下对各种算法进行了性能比较和分析.
关键词 移动ADHOC网络 分簇算法 体系结构 服务质量
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EEAC与直接法的机理比较(一)——受扰程度函数 被引量:30
13
作者 薛禹胜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2001年第11期6-11,共6页
讨论了长期困惑电力系统学术界的暂态稳定性理论和算法,归纳出10个要素,即受扰程度函数、壁垒点、观察点、参考点、积分路径与被积函数、定性判据、轨迹稳定裕度、临界轨迹与参数极限值、迭代求解与初始轨迹、搜索策略与收敛判据。... 讨论了长期困惑电力系统学术界的暂态稳定性理论和算法,归纳出10个要素,即受扰程度函数、壁垒点、观察点、参考点、积分路径与被积函数、定性判据、轨迹稳定裕度、临界轨迹与参数极限值、迭代求解与初始轨迹、搜索策略与收敛判据。由4篇短文组成的系列文章按照上述各要素,讨论了针对平衡点稳定性的李雅普诺夫法、将平衡点稳定性理论应用于有界稳定性的暂态能量函数(TEF)法以及针对有界稳定性的扩展等面积准则(EEAC)这3种稳定性理论在大扰动稳定性分析中的应用。作为第1篇,文中归纳出这3种方法的共同分析步骤和要素,并比较各种受扰程度函数,指出:李雅普诺夫函数和TEF的建立都必须从具体模型出发并只能依靠启发的方式,它们没有考虑受扰程度函数的值在故障清除后的变化,因此既不适用于复杂模型的单机系统,也不适用于任何多机系统;又由于这2种方法都基于很强的假设,故分析的误差可能非常大,而TEF法更是由于不满。李雅普诺夫。数的条件而,能得到冒进的结果。EEAC建立在明确的物。概念和严格的保稳变换上,对任何运动系统的模型都采用同样的功率一转角面积作为受扰程度函数,为大扰动稳定性量化分析提供了可行的充要条件。 展开更多
关键词 非自治系统 电力系统 暂态稳定性 EEAC 受扰程度函数 直接法
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QoS组播路由的启发式遗传算法 被引量:25
14
作者 王征应 石冰心 赵尔敦 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期253-256,共4页
本文首先提出带宽延时约束、费用最小QoS组播路由模型 ,然后提出解决QoS组播路由问题的一种启发式遗传算法 ,该算法有以下特点 :(1)预处理机制 ;(2 )树结构编码 ;(3)启发式交叉策略 ;(4 )指导性变异过程 .
关键词 组播路由 NP-安全问题 启发式遗传算法 服务质量 通信网 计算机网络
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多车场车辆优化调度模型及算法 被引量:17
15
作者 李臻 雷定猷 《交通运输工程学报》 EI CSCD 2004年第1期83-86,共4页
针对多车场满载运输问题的特征,提出了多车场车辆优化调度的数学模型,设计了求解该问题的启发式算法,应用结果表明,该算法是可行的。
关键词 车辆调度 多车场 启发式算法 满载
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汽车装配车间生产计划与调度的同时优化方法 被引量:27
16
作者 严洪森 夏琦峰 +1 位作者 朱旻如 刘霞玲 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期911-919,共9页
文中提出三种新方法来解决汽车装配车间生产计划与调度的同时优化问题 .首先将汽车装配线简化为一个 Flow shop问题 ,并建立其混合整数规划模型 ,以求得使各装配工位的准备成本和空闲时间尽可能少并尽可能满足产品需求的粗生产计划 .然... 文中提出三种新方法来解决汽车装配车间生产计划与调度的同时优化问题 .首先将汽车装配线简化为一个 Flow shop问题 ,并建立其混合整数规划模型 ,以求得使各装配工位的准备成本和空闲时间尽可能少并尽可能满足产品需求的粗生产计划 .然后在粗生产计划的基础上考虑装配线的细节 ,用 Tabu搜索法与快速调度仿真相结合的三种不同启发式算法使生产计划与调度同时得到优化 ,并给出了三种算法的复杂性 .大量算例的比较研究表明了这些算法的有效性和适用性 . 展开更多
关键词 汽车装配车间 生产计划 优化方法 生产调度 混合整数规划 TABU搜索
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一种求解大规模机组组合问题的混合智能遗传算法 被引量:20
17
作者 杨俊杰 周建中 +1 位作者 喻菁 刘芳 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第19期47-50,共4页
针对传统的采用二进制编码的遗传算法在求解大规模机组组合问题时收敛速度慢、易早熟等问题,作者结合机组组合问题的特点,提出了一种混合智能遗传算法。该算法以机组状态作为个体编码,结合启发式方法的自适应智能变异算子求解目标函数,... 针对传统的采用二进制编码的遗传算法在求解大规模机组组合问题时收敛速度慢、易早熟等问题,作者结合机组组合问题的特点,提出了一种混合智能遗传算法。该算法以机组状态作为个体编码,结合启发式方法的自适应智能变异算子求解目标函数,显著缩小了求解问题的规模,保证了群体多样性,提高了算法的搜索效率,改善了算法的收敛性。仿真计算结果表明了该算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 大规模 遗传算法 智能 变异算子 自适应 求解 启发式方法 问题 机组组合 缩小
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运输调度中不确定性问题的研究 被引量:17
18
作者 宋洁蔚 荣冈 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期243-248,共6页
运输调度涉及到任务分配、时间安排、人员安排以及路线选择等,是一个典型的非多项式困难问题.在整个调度过程中,常会发生各种意想不到的事情,从而影响原定的调度计划.本文详细讨论了运输过程中可能出现的各类不确定性事件,并用整数规划... 运输调度涉及到任务分配、时间安排、人员安排以及路线选择等,是一个典型的非多项式困难问题.在整个调度过程中,常会发生各种意想不到的事情,从而影响原定的调度计划.本文详细讨论了运输过程中可能出现的各类不确定性事件,并用整数规划模型对运输过程进行了描述.针对不确定事件的突发性,先得出确定情况下的调度结果,然后通过对各种突发事件的分析,重新对问题进行优化,不断修正原有的调度结果.由于此类调度问题求解十分困难,故提出了一种启发式遗传算法对问题进行了求解,研究结果表明,用此方法可以很好地解决上述问题. 展开更多
关键词 不确定性 启发式 遗传算法 运输调度 整数规则
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基于强化学习算法的静止同步补偿电压控制器 被引量:25
19
作者 郭红霞 吴捷 +1 位作者 刘永强 王春茹 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第19期9-13,共5页
将强化学习算法应用于静止同步补偿(STATCOM)电压控制器,克服了常规 STATCOM 电压控制器对系统数学模型的依赖性,同时根据来自系统的强化学习信号,采用自适应启发评价算法更新其参数。在控制器中采用局部可测信息量,以确保其可实现性。... 将强化学习算法应用于静止同步补偿(STATCOM)电压控制器,克服了常规 STATCOM 电压控制器对系统数学模型的依赖性,同时根据来自系统的强化学习信号,采用自适应启发评价算法更新其参数。在控制器中采用局部可测信息量,以确保其可实现性。仿真实验结果表明,基于强化学习算法的 STATCOM 电压控制器可以在紧急情况下对系统电压进行调节,从而在一定程度上确保了系统的安全稳定运行。 展开更多
关键词 强化学习算法 同步补偿 系统 自适应 仿真实验 电压控制器 STATCOM 安全稳定运行
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基于遗传蚁群算法的机器人全局路径规划研究 被引量:10
20
作者 张汝波 郭必祥 熊江 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 2004年第6期724-727,共4页
蚁群算法是基于生物界群体启发行为的一种随机搜索寻优方法,它的正反馈性和协同性使其可用于分布式系统,隐含的并行性更使其具有极强的发展潜力,它在解决组合优化问题上有着良好的适应性。因此将其应用到智能机器人全局路径规划中,其目... 蚁群算法是基于生物界群体启发行为的一种随机搜索寻优方法,它的正反馈性和协同性使其可用于分布式系统,隐含的并行性更使其具有极强的发展潜力,它在解决组合优化问题上有着良好的适应性。因此将其应用到智能机器人全局路径规划中,其目的是探索一种新的路径寻优算法.在基于栅格划分的环境中,研究了机器人路径规划问题中蚁群系统的"外激素"表示及更新方式,并将遗传算法的交叉操作结合到蚁群系统的路径寻优过程中,提高了蚁群系统的路径寻优能力,为蚁群算法的应用提供了一种新的探索. 展开更多
关键词 蚁群算法 遗传算法 全局路径规划 机器人
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