分布估计算法相关论文
目前,增材制造技术在制造业当中已被越来越多的应用,随着增材制造产品需求的增加,生产规模的扩大,增材制造调度的重要性日益凸显,......
为了改善单亲遗传算法在某些方面存在的缺陷,提出一种分布估计算法与单亲遗传算法相结合的混合智能算法进行配电网的优化规划。并......
针对碳定价背景下的低碳选址路径问题（Low-Carbon Location Routing Problem，LCLRP），首先构建了一种考虑油耗和碳排放成本，并以最小化设......
2002年,Passino根据大肠杆菌在人类肠道中的觅食行为提出了细菌觅食算法。细菌觅食算法是一种新型智能优化算法,主要用于解决如旅......
潮汐车道优化问题（Reversible Lanes Optimization Problems,RLOP）是交通管理中一个复杂的优化问题。该问题的目标是在城市交通网络......
批次过程由于高效的生产效率和灵活的控制方式,广泛应用于造纸、医药、冶金、食品与饮料和化学反应器等领域。受噪声等因素的影响,......
本研究采用工程学和系统科学方法,分别以离散一阶线性、离散二阶线性、离散非线性、连续非线性、连续-离散非线性状态空间模型框架......
依据蚁群算法和分布估计算法的思想,提出一种混合优化算法,改进解旅行商问题的蚁群算法,在初始化时随机产生一些解,选择较优的路径......
在实际工业生产背景下,针对具有NP难特性的分布式有限缓冲区流水车间调度问题,提出了一种混合分布估计算法,用于最小化最大完成时......
项目调度计划是工程项目管理的重要组成部分,对项目工期的影响很大,其合理制定是一个工程项目成功的前提条件。同时,随着装配式和......
0-1背包问题（0-1Knapsack Problem，0-1KP）作为经典的NP-困难组合优化问题，在工业、金融、计算机、信息安全带等领域有大量的实际应用，如......
配送中心作为物流系统的一个重要组成部分，其订单拣选和商品配送两个环节的效率直接影响配送中心的效率，并进而影响物流系统的效率。......
随着经济和互联网的发展，客户订单数量激增且种类繁杂，配送中心为了降低物流成本同时提升服务质量，以快速高效的将商品配送到客户手中......
分布估计算法（EDAs）从提出到现在虽然取得了不少进展，但是还有不少问题需要深入研究。例如对算法的种群进化机制研究，算法的设计与应用......
分布估计算法的核心是建立概率模型，随着待解问题的复杂化，概率模型的学习和采样占用了大部分的时间和空间开销，强化和改进分布估计算......
分布估计算法（Estimation of Distribution Algorithm，简称EDA）是在遗传算法的基础之上发展起来的，与遗传算法不同，它不使用交叉和变异......
本文系统的回顾了分布估计算法(EDA)的发展历史背景和理论基础,简要的介绍了分布估计算法和置换流水车间调度问题(PFSP)的研究现状......
Alopex-based Evolutionary Algorithm (AEA)算法是一种融合了Alopex的启发方式和进化算法的群搜索技术的新型优化算法,即具有梯度......
自然界不仅有智能的集成大者和统治者，同时还存在着那些让人类也叹为观止的生物群体智能现象。蜂巢之精美，蚁群之有序，雁队之和谐，这些......
分布估计算法是一种通过对优势候选解构建概率模型和采样，探索可能的解空间的随机优化技术。在分布估计算法中没有传统遗传算法的交......
多目标问题(Multi-Objective Problems),是科学研究和工程应用中经常遇到的一类问题。它一般包含多个相互冲突的子目标,要找到满足......
分布估计算法与传统遗传算法一样，提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，具有很强的自组织，自适应和自......
集装箱装载是货物运输中的重要过程，一个合理的装载方案能够提高集装箱的利用率，从而能降低运营成本，使企业获得最大效益。从理论角度......
优化问题多种多样,为了尽可能高效的求得不同特点的优化问题的高质量全局最优解,人们陆续提出了各种不同的优化算法,其中智能优化......
蚁群优化(Ant Colony Optimization,简称ACO)是一种新兴的启发式模拟进化算法.人们对蚁群算法做了很多改进和扩展,在很多领域获得......
本文从这两大类中各选出一种有代表性的算法进行研究，这两种算法分别是粒子群优化算法和Hopfield神经网络。 粒子群优化算法已经......
在信息时代的今天，如何有效地利用大量的原始数据来分析现状以预测未来，已经成为人类面临的一个重大挑战。数据挖掘是致力于数据的分......
理论和工程实践有许多组合优化问题，因此寻找快速、有效的方法解决组合优化问题十分必要。近十年来，差分演化算法作为一种新兴的智能......
节点定位问题是无线传感器网络(wireless sensor network，WSN)应用的基础。传统的定位技术主要有距离无关和距离相关两大类。距离无......
近些年来，越来越多的学者和研究人员关注智能优化领域，智能优化算法因而得到广泛地研究，并且应用到多个领域，例如生物信息学、数据挖掘......
进化算法作为一类元启发式搜索算法,已被成功应用于多目标优化领域,发展成为一个相对较热的研究方向—进化多目标优化。近年来,人......
近年来，人工免疫系统、分布估计算法、密母算法等一些新的方法陆续被用于求解多目标优化问题，本文着重对以上几种经典算法进行了研究......
近年来,随着计算机和网络技术的快速发展,越来越多的多媒体业务应用出现在互联网中,例如,广播、视频会议、远程教育等等,这些应用......
随着全球经济的快速发展,众多企业在提高产品“量”的同时,也在对“质”进行提升。节能降耗逐渐成为制造业一个清晰的共识,结合到......
随着工业4.0的到来,基于分布式本地小规模快速设计和生产的工厂生产模式已应用于多个行业;在此背景下,分布式车间调度也成为调度领......
单目视频中车辆对象的多特征提取及车型识别研究是智能交通系统研究的重要组成部分。本课题针对单目视频中车辆对象研究了其多种特......
最优化问题是人们在科学研究和工程实践中经常遇到的问题。最优化的目的是对于给出的实际问题,从众多方案中选择出最优方案。随着......
全球化市场竞争日益加剧,制造业作为国民经济的支柱性产业正面临着严峻的挑战:如何在保证产品质量的同时,高效、准确地满足客户需......
资源受限的项目调度问题(RCPSP)近年来成为了项目管理问题中的主流问题,其中双目标均衡问题是资源受限项目调度问题的重中之重。本......
伴随着科技的发展与社会的进步,智能制造逐渐成为了生产制造业的发展趋势。智能制造要求企业在绿色发展、资源分配、数据分析和调......
多目标车间调度问题是指企业的生产在保证经济效益的同时,也要完成按时交货、低碳减排、降低消耗等生产目标。基于概率模型的智能......
热工对象多是大惯性、非线性、耦合性非常强的复杂多变量系统,多年来,对热工对象的建模和控制一直是研究的热点。基于现场数据的建......
炼铁、炼钢、连铸和热轧是钢铁生产非常重要的热链过程,其生产过程中温度参数的预测与控制对于节能降耗具有指导意义。本文运用数......
准确的生产作业参数预报能够为钢铁企业实现精细化生产提供重要依据。原料端和冷轧成品端是钢铁生产中较为重要的首尾环节,原燃料......
