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根生群优化算法 预览
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作者 吴正军 冯翔 虞慧群 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期22-26,52共6页
针对全局优化问题,基于一类支持向量数据描述(SVDD)和已有的根系生长算法提出一种新的智能优化算法——根生群优化算法,将根系划分为主根群体和侧根群体。基于SVDD描述主根群体的生长行为,将土壤中养分浓度最高的位置作为全局优化的目标... 针对全局优化问题,基于一类支持向量数据描述(SVDD)和已有的根系生长算法提出一种新的智能优化算法——根生群优化算法,将根系划分为主根群体和侧根群体。基于SVDD描述主根群体的生长行为,将土壤中养分浓度最高的位置作为全局优化的目标,构建了根系生长模型;分析了RGSO的数学模型,从理论上证明了RGSO的收敛性。在实验中,与当前最先进的其他三种算法进行综合比较,并观察了不同参数对优化效果的影响。实验结果验证了RGSO的收敛性和有效性,表明RGSO是一种解决全局优化问题的有效算法。 展开更多
关键词 根生算法 分群机制 SVDD 优化问题
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高速公路智能网联车辆的协同汇入控制策略 预览
2
作者 徐凌慧 卢佳 +2 位作者 王翀 冉斌 张健 《东南大学学报:英文版》 EI CAS 2019年第2期220-227,共8页
为了提升匝道车辆汇入高速公路主线时的运行性能,提出了协同汇入控制策略确定车辆的汇入顺序和控制轨迹.汇入轨迹规划问题以车辆加速度最小为优化目标,采用古典变分法或二次规划方法获取车辆的期望到达时间、优化控制时间和相应的控制变... 为了提升匝道车辆汇入高速公路主线时的运行性能,提出了协同汇入控制策略确定车辆的汇入顺序和控制轨迹.汇入轨迹规划问题以车辆加速度最小为优化目标,采用古典变分法或二次规划方法获取车辆的期望到达时间、优化控制时间和相应的控制变量.自适应巡航控制模型作为补充,用于计算特殊情况下车辆在每个时间间隔内的控制变量.仿真结果表明协同汇入控制策略优于现有的优化控制策略.在协同控制策略下,车辆加速度均方根值和车头时距均方根误差显著降低,减少量分别高达90.1%和25.2%.此外,平均速度与期望车速的差值始终趋近于零,且几乎不发生碰撞现象.因此,该控制策略能用于改善匝道汇入区域的乘客舒适性、交通运行效率、交通流稳定性和行驶安全性. 展开更多
关键词 汇入轨迹规划 优化问题 古典变分法 二次规划 ACC模型
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基于近似牛顿法的分布式卷积神经网络训练 预览
3
作者 王雅慧 刘博 袁晓彤 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期180-185,共6页
大多数机器学习问题可以最终归结为最优化问题(模型学习)。它主要运用数学方法研究各种问题的优化途径及方案,在科学计算和工程分析中起着越来越重要的作用。随着深度网络的快速发展,数据和参数规模也日益增长。尽管近些年来GPU硬件、... 大多数机器学习问题可以最终归结为最优化问题(模型学习)。它主要运用数学方法研究各种问题的优化途径及方案,在科学计算和工程分析中起着越来越重要的作用。随着深度网络的快速发展,数据和参数规模也日益增长。尽管近些年来GPU硬件、网络架构和训练方法均取得了重大的进步,但单一计算机仍然很难在大型数据集上高效地训练深度网络模型,分布式近似牛顿法作为解决这一问题的有效方法之一被引入到分布式神经网络的研究中。分布式近似牛顿法将总体样本平均分布到多台计算机,减少了每台计算机所需处理的数据量,使计算机之间互相通信,共同协作完成训练任务。文中提出了基于近似牛顿法的分布式深度学习,在相同的网络中利用分布式近似牛顿法训练,随着GPU数目呈2的指数次幂增加,训练时间呈近乎2的指数次幂减少。这与研究的最终目的一致,即在保证估计精度的前提下,利用现有分布式框架实现近似牛顿法,分布式训练神经网络,从而提升训练效率。 展开更多
关键词 最优化问题 近似牛顿法 分布式框架 神经网络
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基于鲁棒规划模型的共享单车优化停放问题研究 预览
4
作者 罗凤洁 蒋蕊莲 舒孝珍 《价值工程》 2019年第14期34-37,共4页
随着共享单车在各大城市的普及,共享单车在一定程度上解决了人们"最后一公里"出行难的问题,其便捷性与灵活性深受人们的喜爱,但同时也因共享单车的投放不合理与管理带来了资源浪费、违法占道、乱停乱放等一系列问题。本文主... 随着共享单车在各大城市的普及,共享单车在一定程度上解决了人们"最后一公里"出行难的问题,其便捷性与灵活性深受人们的喜爱,但同时也因共享单车的投放不合理与管理带来了资源浪费、违法占道、乱停乱放等一系列问题。本文主要以鲁棒优化理论为理论基础,建立基于出行需求不确定的鲁棒选址问题,在使得企业与个人成本和最小的情况下,找到最优停放点,优化共享单车停放问题。 展开更多
关键词 共享单车 鲁棒规划 选址 优化问题
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考虑权重不确定性的变权重组合预测方法
5
作者 苏丽敏 宋艳红 何慧爽 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第11期60-63,共4页
针对已有的变权组合预测模型在确定变权系数时,忽略了权重不确定性的现象,提出了一种同时考虑预测误差和权重不确定性的变权重组合预测方法,权重的不确定性用信息熵来表示。此外,文章提出并探究了参与组合的单个预测模型的预测精度与组... 针对已有的变权组合预测模型在确定变权系数时,忽略了权重不确定性的现象,提出了一种同时考虑预测误差和权重不确定性的变权重组合预测方法,权重的不确定性用信息熵来表示。此外,文章提出并探究了参与组合的单个预测模型的预测精度与组合预测模型的预测精度之间的关系,最后应用实例说明了变权组合预测模型具有很好的预测效果。 展开更多
关键词 权重不确定性 信息熵 优化问题 变权重组合预测模型 预测精度
基于用户查询与样本间匹配度评估的分层抽样策略 预览
6
作者 邬志罡 荆一楠 +1 位作者 何震瀛 王晓阳 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第8期196-202,共7页
在数据探索性分析场景下,用户倾向于借助抽样系统获取近似查询结果来换取更快的查询速度。现有的抽样系统通常假设用户的历史查询记录能很好地表征未来的查询情况,从而针对特定的查询特征生成特定的抽样策略。然而,在现实场景中,用户探... 在数据探索性分析场景下,用户倾向于借助抽样系统获取近似查询结果来换取更快的查询速度。现有的抽样系统通常假设用户的历史查询记录能很好地表征未来的查询情况,从而针对特定的查询特征生成特定的抽样策略。然而,在现实场景中,用户探索意图变化丰富,用户查询特征的稳定性假设通常无法得到保证。为解决上述问题,提出一种评估任意用户查询与样本间匹配度的方法。离线训练生成多份样本集,并在应对具体查询时自动选取最匹配样本集进行近似结果计算。离线样本集的生成是以在所有可能的用户查询上的预期匹配度损失总和最小作为训练目标。实验结果表明,在真实数据集上,该抽样系统与现有方法相比,将近似结果的精确度提高了26.3%。 展开更多
关键词 抽样系统 近似查询处理 分层抽样 优化问题
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考虑用户差异性的售电公司需求响应电价模型
7
作者 王星华 刘升伟 +2 位作者 陈豪君 彭显刚 周亚武 《电力建设》 北大核心 2019年第9期116-123,共8页
随着售电市场的放开,大量社会资本进入电力市场,售电公司数量急剧增加。在激烈的市场竞争下,如何保证自身收益的同时,提高用户的用电满意度,是售电公司亟待解决的问题。为此,构建了基于电力用户用电差异性的售电侧定价策略。首先,根据... 随着售电市场的放开,大量社会资本进入电力市场,售电公司数量急剧增加。在激烈的市场竞争下,如何保证自身收益的同时,提高用户的用电满意度,是售电公司亟待解决的问题。为此,构建了基于电力用户用电差异性的售电侧定价策略。首先,根据负荷曲线,分析不同用户用电行为的相似性和差异性,对用户进行细分;然后,为获得售电公司及其用户收益最大化的最优定价策略,构建定制化的分时电价模型;最后,通过电力用户的实际负荷数据,利用遗传算法和纵横交叉算法对模型进行求解,对比证明所提的电价决策模型的有效性。 展开更多
关键词 分时电价 电力市场 定价决策 精细化需求响应 优化问题
基于强跟踪H_-/H_∞优化的无人机系统故障检测
8
作者 朱晓强 钟麦英 《山东大学学报:工学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期66-74,共9页
针对一类无人机飞行控制系统故障检测问题,提出基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法。将无人机飞行控制系统的执行器与传感器故障描述为加性信号,在考虑风扰动的情况下,建立无人机纵向飞行控制系统的非线性故障模型。将残差产生器的... 针对一类无人机飞行控制系统故障检测问题,提出基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法。将无人机飞行控制系统的执行器与传感器故障描述为加性信号,在考虑风扰动的情况下,建立无人机纵向飞行控制系统的非线性故障模型。将残差产生器的设计归结为扩展H_-/H_∞最优问题。受强跟踪滤波器的快速收敛性的启发,在设计故障检测滤波器时将强跟踪滤波器与扩展H_-/H_∞最优问题相结合实现无人机飞行控制系统的快速故障检测。以无人机升降舵部分失效故障与空速管堵塞故障为例进行仿真试验。结果表明,提出的方法能够快速实现无人机飞行控制系统的故障检测。基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法可用于无人机飞行控制系统的故障检测。 展开更多
关键词 非线性系统 故障检测 强跟踪滤波器 扩展H-/H∞ 最优问题
GQPSO算法在动态环境优化问题中的应用 预览
9
作者 王梦梅 《软件导刊》 2018年第8期35-39,44共6页
动态环境优化问题求解是近年来优化领域的研究热点。为了解决动态环境优化问题中种群的早熟收敛现象,寻找3种学习策略更新种群中的吸引子,提出一种基于高斯分布的量子行为粒子群优化算法(GQPSO)。在改进算法中,种群中粒子的吸引子由... 动态环境优化问题求解是近年来优化领域的研究热点。为了解决动态环境优化问题中种群的早熟收敛现象,寻找3种学习策略更新种群中的吸引子,提出一种基于高斯分布的量子行为粒子群优化算法(GQPSO)。在改进算法中,种群中粒子的吸引子由高斯公式产生。通过对比3种吸引子对算法的影响,确定了产生吸引子的最佳更新公式。此外,GQPSO算法中粒子的位置由概率密度函数以一定概率分散在搜索空间内,处于束缚状态,因此可以增加种群多样性以达到全局搜索,从而提高GQPSO算法在求解动态环境优化问题上的收敛能力。 展开更多
关键词 高斯分布 粒子群算法 动态环境 优化问题
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差分迁移和趋优变异的生物地理学优化算法
10
作者 张新明 康强 +1 位作者 王霞 程金凤 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第6期1168-1177,共10页
为增强生物地理学优化(Biogeography-based optimization,BBO)算法的优化性能,降低其运行时间,提出了一种差分迁移和趋优变异的生物地理学优化算法(DGBBO).首先,将两种差分扰动操作与BBO算法的迁移操作有机融合,形成差分迁移算子,... 为增强生物地理学优化(Biogeography-based optimization,BBO)算法的优化性能,降低其运行时间,提出了一种差分迁移和趋优变异的生物地理学优化算法(DGBBO).首先,将两种差分扰动操作与BBO算法的迁移操作有机融合,形成差分迁移算子,提升全局搜索能力并平衡探索和开采;其次,将趋优操作融入到BBO算法的变异算子中,替换原变异操作,形成趋优变异算子,克服了原变异算子存在的缺陷,加快收敛速度;此外,还从多个角度降低算法的计算复杂度.在一组常用的基准函数上进行了仿真实验,实验结果表明,相较于其它state-of-the-art算法,DGBBO算法寻优能力显著,稳定性强,收敛速度快,运行时间少,验证了其优秀的优化性能. 展开更多
关键词 进化算法 生物地理学优化算法 差分迁移算子 趋优变异算子 优化问题
层次粒子群算法及其在优化问题上的研究 预览
11
作者 赵永乐 姜军 《计算机与数字工程》 2018年第7期1341-1344,1432共5页
使用粒子群优化算法解决最优化问题是解决优化问题的一个重要方面,针对标准粒子群算法易陷入局部最优的问题,在协作粒子群算法和标准粒子群算法的基础上,论文提出了一种层次协作粒子群算法。该算法使用多组协作粒子群算法组合的方式来... 使用粒子群优化算法解决最优化问题是解决优化问题的一个重要方面,针对标准粒子群算法易陷入局部最优的问题,在协作粒子群算法和标准粒子群算法的基础上,论文提出了一种层次协作粒子群算法。该算法使用多组协作粒子群算法组合的方式来提供跳出局部最优能力的。通过对9组Benchmark Functions进行仿真实验表明,该改进算法在优化精度和鲁棒性方面均优于PSO算法和CPSO-H6算法,对于解决优化问题是一种有效的方法。 展开更多
关键词 优化问题 粒子群 协作PSO 层次策略
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一种基于计算机应用的多周期随机优化问题的求解方法 预览
12
作者 孙可 刘杰 王战 《沈阳师范大学学报:自然科学版》 CAS 2018年第4期347-351,共5页
在失效风险与需求波动并存的不确定性环境下,为了解决商业利润优化问题,获得最低风险最大利润,文章提出了一种基于多周期随机规划问题的求解场景的新方法,并对某国的一个大型市场的商业政策进行了案例研究。在基于分解的定价方法基础上... 在失效风险与需求波动并存的不确定性环境下,为了解决商业利润优化问题,获得最低风险最大利润,文章提出了一种基于多周期随机规划问题的求解场景的新方法,并对某国的一个大型市场的商业政策进行了案例研究。在基于分解的定价方法基础上,对新方法进一步说明。利用基于分解的定价方法求解多周期随机优化问题是随机规划领域的最新工作,基于分解的定价方法是一种最新的、更快的分解技术。针对优化技术的特点,文章提出了一个计算模型,从该国的大型市场收集了一年的数据,并分析了其利润,根据不确定因素下的不同场景将全年分为4个阶段。最后通过使用数学编程语言对新技术的模型进行了分析。利用提出的模型,经过对比分析,采用提出的计算模型,在分析利润方面有明显的优势,而且也能够在实际商业政策中得到应用。 展开更多
关键词 多周期随机规划 分解 优化问题
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虚拟网映射问题的计算复杂性分析 预览 被引量:1
13
作者 余建军 吴春明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第11期87-91,共5页
虚拟网映射是实现网络虚拟化的关键环节,其任务是在满足虚拟网构建约束的前提下,把虚拟网的虚拟节点和虚拟链路分别映射到底层物理网的节点和路径上。文中根据虚拟节点映射是否已知、物理网是否支持路径分割、物理节点是否支持重复映射... 虚拟网映射是实现网络虚拟化的关键环节,其任务是在满足虚拟网构建约束的前提下,把虚拟网的虚拟节点和虚拟链路分别映射到底层物理网的节点和路径上。文中根据虚拟节点映射是否已知、物理网是否支持路径分割、物理节点是否支持重复映射等特征,对虚拟网映射问题进行分类,并针对一般网络拓扑模型和某些特殊网络拓扑模型完成各类虚拟网映射可行问题和优化问题的计算复杂性分析。 展开更多
关键词 虚拟网映射 计算复杂性 强NP难问题 优化问题
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基于神经网络的最优浮标布阵智能决策方法 预览
14
作者 闫明松 杨曦中 +1 位作者 姚子羽 裘旭益 《航空电子技术》 2018年第3期12-18,共7页
针对航空反潜活动中声纳浮标搜潜的典型任务场景,建立了浮标布阵的搜潜仿真模型及计算搜潜成功概率的数学模型。设计了一种计算满足目标搜潜概率需用最少浮标数量的优化方法,使用遗传算法求解了该优化问题,并生成大量浮标布阵样本。构... 针对航空反潜活动中声纳浮标搜潜的典型任务场景,建立了浮标布阵的搜潜仿真模型及计算搜潜成功概率的数学模型。设计了一种计算满足目标搜潜概率需用最少浮标数量的优化方法,使用遗传算法求解了该优化问题,并生成大量浮标布阵样本。构造了浮标布阵辅助决策的神经网络模块,对最优浮标布阵方式进行了训练与学习。仿真验证表明,使用该方法能有效满足搜潜辅助决策任务需求。 展开更多
关键词 浮标布阵 优化问题 辅助决策 人工智能 神经网络
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全双工大规模MIMO网络中最优天线分配 预览
15
作者 王建伟 张海林 《电子科技大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期660-664,共5页
在全双工大规模MIMO网络中,为了降低自干扰,提升频谱效率,提出了一种最优天线分配算法。该算法在基站采用迫零线性信号处理和存在信道估计误差的前提下,首先推导出系统和速率的紧下界。通过分析该下界,以系统和速率最大化为优化目... 在全双工大规模MIMO网络中,为了降低自干扰,提升频谱效率,提出了一种最优天线分配算法。该算法在基站采用迫零线性信号处理和存在信道估计误差的前提下,首先推导出系统和速率的紧下界。通过分析该下界,以系统和速率最大化为优化目标,得到最优的收发天线比。理论分析和仿真结果表明:1)收发天线比与上行导频信号发射功率成正比,与下行导频信号发射功率成反比;2)当天线数目无穷大时,最优天线比趋近于1。 展开更多
关键词 天线分配 信道估计误差 全双工 大规模MIMO 最优化问题
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基于大数据平台的动态车辆路径调度算法 预览 被引量:4
16
作者 唐德权 黄金贵 史伟奇 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2018年第1期74-78,共5页
针对动态车辆路径调度问题的难解性,提出一种基于大数据计算模型的车辆路径调度算法。利用大数据计算收集和处理初始数据,在关键路径节点设置警报标志实现动态更新路径机制,将传统的单一时间成本车辆路径问题描述为动态时间序列的运... 针对动态车辆路径调度问题的难解性,提出一种基于大数据计算模型的车辆路径调度算法。利用大数据计算收集和处理初始数据,在关键路径节点设置警报标志实现动态更新路径机制,将传统的单一时间成本车辆路径问题描述为动态时间序列的运输成本优化问题,并给出运输总成本的目标函数。在SiouxFalls网络中进行的数值模拟分析结果表明,该算法能有效地求解车辆路径调度问题,且随着网络数据量的动态性增加,与传统的PFIH算法、Tabu算法相比,其时间性能具有明显优势。 展开更多
关键词 大数据 动态车辆路由 优化问题 目标函数 数值模拟
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基于非对称信息的依附学习对翻转课堂教学模式的影响 预览
17
作者 李明 史志铭 +1 位作者 李建超 梁亚红 《中国教育技术装备》 2018年第22期5-9,共5页
针对大学教育“教”与“学”之间的信息不对称,以高校课堂教学模式中知识差异化选择为切入点,分析我国大学翻转课堂教学模式所面临困境的关键问题,从非对称信息视角分析翻转课堂教学模式中课前阶段、课后阶段依附学习的存在对翻转课堂... 针对大学教育“教”与“学”之间的信息不对称,以高校课堂教学模式中知识差异化选择为切入点,分析我国大学翻转课堂教学模式所面临困境的关键问题,从非对称信息视角分析翻转课堂教学模式中课前阶段、课后阶段依附学习的存在对翻转课堂的影响。当学生的主动学习和依附学习同时不可确定时,通过建立依附学习—成绩的微观模型,分析翻转课堂内课程知识点难易差异程度对课程效果的影响。不当的翻转课堂周期设置和评分方法会导致学生产生不同的学习行为。 展开更多
关键词 非对称信息 依附学习 翻转课堂 成绩补偿 最优化问题
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求解连续空间优化问题的改进入侵杂草算法 预览
18
作者 朱丽娜 李爽 《内蒙古师范大学学报:自然科学汉文版》 2018年第1期7-11,15共6页
针对标准入侵杂草算法在求解连续空间优化问题时存在易陷入局部最优、过早收敛的缺点,提出了一种改进入侵杂草算法.改进算法采用反向学习方法构建高质量的初始解,并综合考虑当前种群的适应度值和役龄水平确定各杂草的种子数目.同时,提... 针对标准入侵杂草算法在求解连续空间优化问题时存在易陷入局部最优、过早收敛的缺点,提出了一种改进入侵杂草算法.改进算法采用反向学习方法构建高质量的初始解,并综合考虑当前种群的适应度值和役龄水平确定各杂草的种子数目.同时,提出了基于分治思想的空间扩散方法以强化算法的搜索性能,并引入个体淘汰机制以避免早熟.最后,对五个测试函数进行了仿真,并与多种算法进行比较,结果表明改进算法的搜索性能得到了显著提升. 展开更多
关键词 入侵杂草算法 反向学习 分治思想 连续空间优化问题
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基于避圈法的无人机协同工作优化问题 预览
19
作者 刘兵 崔建昆 《农业装备与车辆工程》 2017年第10期71-74,共4页
针对多无人机协同工作的航线规划问题要求,运用不同算法,采用多种约束条件设计出合适的方案。利用避圈法求对每一目标群进行对目标侦查的最短路径,以不少于10个目标群的约束条件下,得出10个目标群内部的最短侦查路径及侦查顺序,利... 针对多无人机协同工作的航线规划问题要求,运用不同算法,采用多种约束条件设计出合适的方案。利用避圈法求对每一目标群进行对目标侦查的最短路径,以不少于10个目标群的约束条件下,得出10个目标群内部的最短侦查路径及侦查顺序,利用退火算法得出各目标群及其内部的最短路径。设计出对所有目标的侦查方案,使得侦查无人机滞留防御方雷达区时长最短,并提出实际应用中较可行性的方案。 展开更多
关键词 协同工作 最优化问题 避圈算法 约束条件
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基于多目标遗传算法的多星座选星方法 被引量:1
20
作者 徐小钧 马利华 艾国祥 《上海交通大学学报》 CSCD 北大核心 2017年第12期1520-1528,共9页
为了提高接收机导航定位的实时性,需要从大量的可见卫星中选取几何布局较好的星座组合进行定位解算.提出多星座选星可以作为有约束条件的离散型多目标优化问题求解,并基于NSGA-Ⅱ遗传算法提出了一种多星座选星方法.该方法能综合优化几... 为了提高接收机导航定位的实时性,需要从大量的可见卫星中选取几何布局较好的星座组合进行定位解算.提出多星座选星可以作为有约束条件的离散型多目标优化问题求解,并基于NSGA-Ⅱ遗传算法提出了一种多星座选星方法.该方法能综合优化几何精度因子(GDOP)和选星数目,可以在减少接收机运算量的同时获得良好的定位精度.仿真结果表明,利用该方法在静态和动态情况下均有良好的有效性和实时性. 展开更多
关键词 选星 多目标优化 NSGA-Ⅱ算法 几何精度因子 多导航星座
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