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1.
粒子群优化算法求解旅行商问题   总被引:86,自引:2,他引:84  
首先介绍粒子群优化的搜索策略与基本算法,然后通过引入交换子和交换序的概念,构造一种特殊的粒子群优化算法,并用于求解旅行商问题.实验表明了在求解组合优化问题中的有效性.  相似文献
2.
基于蚂蚁算法的混合方法求解旅行商问题   总被引:21,自引:3,他引:18       下载免费PDF全文
通过介绍蚂蚁觅食过程中最短路径的搜索策略,给出蚂蚁算法在旅行商问题中的应用,并加入3-opt方法和去交叉策略对问题求解进行局部优化.实验结果证明了其有效性.  相似文献
3.
求解约束优化问题的一种新的进化算法   总被引:19,自引:2,他引:17  
针对约束优化问题引入半可行域的概念,提出竞争选择的新规则,并改进了基于竞争选择和惩罚函数的进化算法的适应度函数;结合粒子群优化(PSO)算法本身的特点,设计了选择算子对半可行域进行操作,从而得到一个利用PSO算法求解约束优化问题的新的进化算法.实验证明了算法的有效性。  相似文献
4.
粒子群算法在求解优化问题中的应用   总被引:17,自引:2,他引:15  
粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.  相似文献
5.
基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类   总被引:13,自引:0,他引:13       下载免费PDF全文
利用粒子群优化(PSO)算法全局寻优、 快速收敛的特点, 结合模糊C 均值(FCM)算法提出一种新的模糊聚类算法. 新算法用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程, 使算法具有很强的全局搜索能力, 很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷; 同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度. 实验结果表明, 与FCM相比本文算法聚类更为准确, 效率更高.  相似文献
6.
用育种算子改进遗传算法   总被引:8,自引:1,他引:7  
为解决遗传算法求解一些特殊问题时容易出现的未成熟收敛问题,提出了在遗传操作中加入育种算子的方法,以改进传统遗传算法.在讨论生物工程中育种方法的基础上,给出了育种算子的定义和原理分析证明.育种算子能提高个体进化的概率,且不会出现由高概率变异引起的群体退化现象.计算机模拟实验结果表明,加入育种算子可以明显提高算法性能.  相似文献
7.
基于FP-tree频集模式的FP-Growth算法对关联规则挖掘的影响   总被引:8,自引:2,他引:6  
通过对两个有代表性的算法Apriori和FP—Growth的剖析,说明频集模式挖掘的过程,比较有候选项集产生和无候选项集产生算法的特点,并给出FP—tree结构的构造方法以及对挖掘关联规则的影响,提出了对算法的改进方法.  相似文献
8.
动态自适应蚁群算法在二次分配问题中的应用   总被引:8,自引:1,他引:7       下载免费PDF全文
采用一种新算法--动态自适应蚁群算法解决二次 分配问题, 并引入3-opt方法对问题求解进行局部优化, 通过对二次分配问题的不同实例进 行实验, 结果表明, 该算法在求解二次分配问题上具有较好的能力, 可以很好地解决较大规 模的二次分配问题, 而以往的算法只适合于处理较小规模的二次分配问题.  相似文献
9.
商业数据的预测模型及其算法研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
以商务流通中的经济时间序列数据为对象,设计实现了经济时间序列预测系统。在预测系统中采用了多种预测模型,设计实现了包括指数平滑算法、AR(Auto Regression)算法、Holt-Winter算法、回归分析算法在内的各种统计学算法,并且把神经网络引入到时间序列预测系统的模型中,采用动态学习的BP(Back Propagation)神经网络进行训练预测,取得了很好的实用效果。神经网络的预测模型与传统的统计方法相比,在预测的精度上有了很大的提高。  相似文献
10.
基于递阶遗传算法的模糊系统优化设计   总被引:5,自引:3,他引:2  
给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法,在该算法中对每个染色体都采用递阶编码,并提出一种改进的交叉算子,可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数.算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性进行估价,且对应一个实际问题,可以通过调整适应度函数的参数值确定所需模糊神经网络模型的精确度和复杂性之间的比例,从而生成一个适当的模糊神经网络模型.模拟实验结果验证了该算法的有效性。  相似文献
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