反向学习相关论文
约束处理技术和初始种群代表性对约束优化算法的性能具有重要影响。针对ε约束处理法求解约束优化问题时结果不稳定、经验参数难取......
为了保证IoT智能网关的高效和可靠运作，提出一种自适应路由机制来调整网络的信息转发表，以适应不断变化的网络情况。通过反向学习获......
基于传统机器学习分类算法对影像组学的高维不平衡数据分类结果不理想的问题，本文提出一种改进海洋捕食者的不平衡特征选择算法。首......
针对以最小化最大完工时间为优化目标的混合流水车间调度问题，提出一种融合反向学习策略的反向人工蜂群算法求解该问题。首先，根据混......
为了改善LoRa传输过程中的干扰冲突问题，提出了一种基于烟花爆炸式混合蛙跳算法的LoRa网络参数分配策略。首先，针对混合蛙跳算法存在......
期刊
针对目前生鲜食品冷链物流配送存在的效率低、成本高等问题，在满足需求点时间窗和需求量的前提下，以最小化总成本为目标构建冷链配送......
针对传统灰狼算法存在局部开发能力弱、早熟收敛以及初始种群分布不均匀等缺点,优化了传统灰狼算法:采用Cat混沌映射和反向学习初......
差分演化算法（DE）是基于自然界生物演化原理而提出的一种启发式搜索算法,是当今众多智能算法的杰出代表。过去10年来,DE算法得到快速......
提出基于反向学习的人工蜂群算法(简称OABC算法).在人工蜂群算法的跟随蜂阶段,种群依概率进行反向学习代替跟随蜂搜索方案.保留标......
差分进化算法（DE）作为一种新兴的基于种群的随机优化算法,由于其操作简单、鲁棒性强和控制参数少等优点,自从出现以来便快速吸引了来......
为解决粒子群优化算法中种群多样性与收敛性间的矛盾,提出一种具有重组学习和混合变异的动态多种群粒子群优化算法.该算法动态划分......
优化问题研究的是在众多方案中寻找最优方案,即在满足一定的约束条件下,寻找一组参数值,使得系统某些性能指标达到最大或最小。它......
为提高地铁在站运行效率，本文探讨了一种用反向学习人工免疫算法优化地铁站内运行的方法。
本文优化的对象是站内运行的相邻列......
具有路由缓冲区的客车制造车间(Routing Buffer Bus Manufacturing Shop,RBBMS)排产优化问题是柔性流水车间排产优化问题(flexible......
为了提高跳频通信系统的抗干扰能力,本文提出一种结合干扰信息综合考虑跳频序列的汉明相关性、均匀性、被干扰概率和跳频增益的抗......
新兴的铁磁共振温度测量技术从理论上具有诸多优势,故受到国内外学者广泛关注。该技术需要对零磁场点(FFP)进行求解。传统方法采用......
随着Internet技术和快递物流的发展,网上购物逐渐成为我国人们新的购物习惯,我国网购市场规模变得空前巨大。企业在吸引越来越多的......
差分演化算法是一种随机搜索算法,适用于求解利用常规数学规划方法所无法求解的复杂环境中的优化问题。目前,差分演化算法已经在许......
优化问题伴随着人们生活的方方面面,很多工业问题都可以转化为优化问题。随着处理维度的增长,求解问题的日趋复杂,传统的小规模优......
随着城市居民的生活品质和电气化程度的逐渐提高,作为与电网用户联系最为紧密的配电网的建设与发展,在新时代背景下面临着诸多的问......
飞蛾火焰优化算法(MFO)是澳大利亚学者Seyedali Mirjalili于2015年提出的一种新颖群体智能算法。飞蛾和火焰是该算法的两个构成部......
矿井通风系统持续向井下输送新鲜空气,负责保障煤矿生产安全和矿工人身安全,其地位举足轻重。针对通风系统用风需求多变及通风能耗......
群智能算法作为新兴的演化计算方法,已经成为最优化问题领域的热点。布谷鸟搜索算法是一种热门的仿生优化算法,具有易于实现,收敛......
随着信息技术的不断发展,互联网技术已成为人们获取信息的主要途径。信息检索的首要问题是帮助用户从互联网大量信息中迅速、准确......
优化问题在生活中的各个领域都存在,且与我们的日常都紧密相关。近年来,启发式优化算法的出现,丰富了优化问题的理论,且因其实现简......
支持向量机在小样本数据分类中具有独特的优势,参数的选择对支持向量机的分类精度和泛化能力有着重要的影响,针对当前支持向量机参......
任务规划作为目前无人机领域研究的重点问题是实现无人机自主化的关键技术之一。任务规划系统包括航迹规划和任务分配两个组成部分......
随着全球化市场竞争越来越激烈,柔性作业车间调度在智能化制造研究领域受到越来越多的研究者们关注。良好的生产调度方法可以将有......
在制造业行业中,如何在提高自身生产效率的同时降低生产成本,最大限度地提高设备利用率,合理调整生产资源配置,一直是企业为了创造......
随着国民经济的高速发展,电力系统规模的不断扩大,电网结构日益复杂,用户对电网提供的电能质量也提出了更高的要求。随着电力市场......
中国经济近年来快速发展,在这种经济发展的推动下,人民消费观念迅速改变,消费信贷市场的用户规模和数据开始井喷式增长。在信用贷......
为了实现认知无线网络频谱最优化分配,提出一种改进的和声搜索算法的认知无线网络频谱分配算法.首先,针对和声搜索算法易陷入局部......
针对传统土壤含水量预测算法存在的精度和效率较低等问题,采用支持向量机(SVM,supportvector machine)建立预测模型,提出一种改进......
针对离于运动算法空间探索能力和开发能力的不足,提出一种改进算法.在离于运动算法的液态阶段中,该算法嵌入一种多样性反馈搜索机......
仿生群智能优化算法是目前人工智能研究热点的一个重要分支,其计算相对简单,易于扩充,此外,该算法的实现过程对计算机处理器和内存......
针对人工蜂群算法有时收敛速度较慢和探索能力较强而开发能力不足等问题，提出一种改进的人工蜂群（IABC）算法。该算法在跟随蜂阶段采用......
粒子群优化算法在求解连续函数优化问题时易早熟收敛、求解精度低,将反向学习策略引入粒子群优化算法,提出基于精英反向学习的粒子......
提出一种新颖的分子动理论的反向差分演化算法．该算法把种群类比为分子系统．本文中引入了分子作用力的概念，同时类比于物理学中质心的......
针对人工蜂群算法有时收敛速度较慢和探索能力较强而开发能力不足等问题，提出一种改进的人工蜂群（IABC）算法。该算法在跟随蜂阶段采用......
针对蚁狮算法易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,本文提出了基于精英反向学习带扰动因子的混沌蚁狮算法。该算法首先通过对蚂蚁的......
由于状态空间模型进化算法(SEA)易受初始种群的影响,精度不高,容易早熟等问题。因此,提出了一种基于反向学习的状态空间模型进化算......
针对多目标优化问题日渐复杂的情况,受集成算法思想的启发,提出一种应用精英档案和反向学习的多目标差分进化算法。该算法通过建立......
为准确预测城市自来水供水量,提出采用教与学优化算法(TLBO)优化的极限学习机预测方法。针对TLBO算法收敛精度低、易陷入局部最优......
提出一种改进的正弦余弦算法(简记为ISCA)。受粒子群优化(PSO)算法的启发,引入惯性权重以提高正弦余弦算法的收敛精度和加快收敛速......
如何能够更好的解决云计算资源分配问题一直都是研究的热点,引入猴群算法,针对猴群算法中出现的局部收敛速度快,容易造成局部最优......
