搜索结果: 136-150 共查到“计算机科学技术 进化”相关记录237条 . 查询时间(0.083 秒)
族群进化算法的经验学习机制
遗传算法 族群进化算法 族群经验学习机制
2009/7/3
族群是依据个体编码特征的相似性对群体进行分类后形成的一种群体结构化组织，基于该机制形成了一种新的进化模型—族群进化算法（ethnic group evolution algorithm，EGEA）。族群机制可有效调控群体结构，协调算法的全局搜索和局部搜索时间，同时利用其所具有的分类能力也可方便地获取群体中的典型个体。设计了族群的经验学习机制来挖掘蕴含于群体中的进化经验知识，并利用这些知识来引导群体...
最优实验设计的改进随机进化算法
随机进化算法 拉丁超立方体 构造效率
2009/7/3
详细阐述构造最优实验设计的原始随机进化算法，并在原始算法的基础上，拓展广度搜索，改进深度搜索，以提高最优实验设计的计算速度。通过不同规模和不同优化准则的拉丁超立方体最优实验设计，验证改进算法的应用效果。算例分析表明，改进算法能够比原始算法节省约30%～60%的机时完成最优实验设计，而且改进算法对应于优化准则的最优值与原始算法最优值的差别仅为1%～3%。可见，改进算法能够兼顾最优实验设计的计算时间和...
基于用户日志的本体进化
用户日志 序列挖掘 本体进化
2009/7/2
本体作为语义网的基石，发挥着越来越重要的作用。本体进化的目的在于动态调整本体以适应环境的变化。从基于领域本体的用户日志出发，使用Aporior算法挖掘用户操作的频繁项集和频繁路径。通过对频繁项集和频繁路径的分析，得到了本体进化的辅助建议，并在实验中对该方法进行了实现和测试，实验结果证明该方法能有效地实现本体进化。
基于云模型的手机轮廓创新进化设计方法研究与实现
创新设计 遗传算法 云模型
2009/7/2
随着信息技术的发展,产品的创新性愈显重要。遗传算法已广泛应用于创新设计当中,论文将一种定性概念与定量表示之间的不确定性转换模型——云模型应用于遗传算法的变异操作中,并将该算法用于手机轮廓创新进化设计中。实验证明该算法能克服原有遗传算法的缺点,加快设计速度,拓宽设计思路,能够增强构件概念设计的创新性。
生产调度优化问题文化进化算法研究
调度优化问题 文化进化算法 Flow shop调度问题
2009/7/1
许多生产调度优化问题属于NP-hard问题，其求解通常采用智能启发式算法。基于文化算法及文化进化思想设计的文化进化算法，通过上层文化空间的经验知识指导下层个体进化搜索的方向及步长，通过模拟人类社会文化进化的机制实现文化空间的进化与更新，最后将算法应用到置换Flow shop问题的求解，用Matlab编程仿真测试，结果表明此算法解决生产调度优化问题是可行的，而且其全局搜索性能优于一种改进的GA算法。
网络拓扑进化算法
种群多样性 网络拓扑进化 解的backbone
2009/6/30
借助拓扑进化网络描述生物进化的模型,设计出网络拓扑进化算法。算法的拓扑进化结构使其具有可变的种群规模,而进化中产生的新解提高了探测空间的能力。通过在算法中引入组合优化问题解的backbone概念,可以用解的相同部分来直观表示进化网络中单元（解）之间的联系。将连续变量转换成二进制编码后,以相同取值的二进制“位”表示解的相同部分,也可以用该算法求解连续函数优化问题。网络拓扑进化算法不规定解的变异方式,...
一种多微粒群协同进化算法
微粒群算法 协同进化 多微粒群协同进化算法
2009/6/30
受自然界共生现象的启发，将微粒群算法和协同进化相结合，提出了一种多微粒群协同进化算法。进化过程中，粒子不仅要与本子群的其他微粒交换信息，还要受其他子群体的影响。通过对三个标准函数优化的实验结果表明，此算法在一定程度上避免了陷入局部极值点并且提高了收敛精度。
一种计算话务量的进化神经网络方法
进化神经计算 PSO 网络结构优化
2009/6/29
话务量是度量用户使用电话设备频繁程度的一个重要参量,由于目前话务分布呈现出显著的立体性、多业务性和非泊松流等特点,不能直接应用欧兰Ｂ公式进行计算。为此,从计算智能出发提出一种基于PSO算法的进化神经计算方法,主要包括话务量及其相关参量的获取、神经网络结构的优化、基于PSO算法的网络训练,以及话务量计算等步骤。通过对河北省某市小灵通业务的详细研究,利用近半年来的话务量与无线阻塞率、来话接通率和掉话率...
一种进化半监督式模糊聚类的入侵检测算法
半监督学习 聚类 进化规划
2009/6/29
在入侵检测系统中，未知标签数据容易获得，标签数据较难获得，对此提出了一种基于进化半监督式模糊聚类入侵检测算法。算法利用标签数据信息担任染色体的角色，引导非标签数据每个模糊分类的进化过程，能够使用少量的标签数据和大量未知标签数据生成入侵检测系统分类器，可处理模糊类标签，不易陷入局部最优，适合并行结构的实现。实验结果表明，算法有较高的检测率。
基于生态网络的P2P环境信任博弈进化模型
生态网络 复制动态机制 进化稳定策略
2009/6/26
P2P网络中信任机制能够很好地检测和惩罚恶意节点，激励节点之间合作。提出了一种基于生态网络协同进化机理的信任博弈模型，应用复制动态机制分析了节点之间信任关系的长期演化趋势，从理论与实践上说明了在P2P网络中应用此信任模型具有良好的演化稳定性及性能的整体最优性。
基于量子进化算法的神经网络及应用
进化算法 神经网络 应用
2009/6/26
研究了量子进化算法,并将其与神经网络相融合,提出了基于量子进化算法的神经网络学习算法,然后将其应用于工业过程丙烯腈收率建模,结果表明量子进化神经网络建模具有较快的收敛速度和较高的模型精度,可以满足工业中要求丙烯腈收率误差不超过1%的要求。
基于粒子进化的多粒子群优化算法
进化计算 群集智能 局部版粒子群算法
2009/6/25
提出了一种基于粒子进化的多粒子群优化算法。该算法采用局部版的粒子群优化方法，多个粒子群彼此独立地搜索解空间，从而增强了全局搜索能力；利用重置进化粒子位置的方法使陷入局部值的粒子摆脱局部最小，从而有效地避免了“早熟”问题，提高了算法的稳定性。对3个测试函数进行了对比实验，结果表明该算法优于标准粒子群算。
基于进化计算的洒水车路径优化问题的求解
容量限制弦路径车辆行驶问题 进化计算 局部搜索
2009/6/25
在利用进化计算对容量限制弦路径车辆行驶问题（Capacitated Arc Routing Problem,CARP）进行研究的基础上,对其数学模型、可行化算子进行改进,以适应实际生活中洒水车车辆路径优化问题。针对此问题,设计了局部搜索（Local Search）算子,此算子在染色体进化中有着显著的作用。来自于现实生活中的某市政环卫部门的实验数据真实可靠。通过进化计算对数据的求解,不仅得到了满意的...
基于并行粒度进化计算的肝功能检测分析模型研究
管理信息系统 粒度计算 并行计算
2009/6/24
为基于已有的病例数据向医生或院方提供有效的决策支持，以肝功能检测数据为例，针对这些数据的不完备性、海量性以及数据的高维和低维并存等特性，提出了基于并行粒度进化计算的数据分析模型。该模型是群（粒）进化和超群进化的有机统一，具有良好的并行性。这为下一步数据分析系统的全面实现奠定了良好的理论基础。