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2008 10

2007 16

2006 16

2005 11

2004 10

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关键词

遗传算法 21

神经网络 7

人工智能 5

优化 4

算法 4

人工神经网络 3

2019 2

ACM 2

BP算法 2

HY-2 2

Maradbcm算法 2

交通 2

优化算法 2

优化调度 2

加速遗传算法 2

强化学习 2

粒子群优化算法 2

群体智能 2

运动补偿 2

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检索范围：

排序：展示方式：

非正交曲线坐标下水流和污染物扩散输移的数值计算

吴修广,沈永明,郑永红,杨志峰

《中国工程科学》 2003年第5卷第2期页码 57-61

摘要：

基于非正交曲线坐标下水流与污染物扩散输移的深度平均数学模型，采用k-ε双方程湍流模型和速度—水深耦合算法，应用于实验室连续弯道的水流及污染物扩散输移的数值模拟，分别计算了流场及岸边和中心污染物排放的浓度场

关键词：曲线坐标连续弯道扩散输移 SIMPLEC算法浓度场

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Extended two-fluid model applied to analysis of bubbly flow in multiphase rotodynamic pump impeller

Zhiyi YU, Guoyu WANG, Shuliang CAO

《机械工程前沿（英文）》 2009年第4卷第1期页码 53-59 doi: 10.1007/s11465-009-0006-0

摘要： This paper presents an extended two-fluid model based on the Navier-Stokes equations and the standard turbulence model, to simulate the three-dimensional air-water bubbly flow in turbo machinery. In the governing equations, the drag force and added mass force are added and the additional source terms arising from fluctuations of gas volume fraction are considered. The discrete equations are solved using a developed two-phase semi-implicit method for pressure-linked equations, consistent (SIMPLEC) algorithm in body-fitted coordinates with a staggered grid system. Simulation is then carried out for the pure liquid flow and air-water two-phase flow with the inlet gas volume fraction being 15% in a multiphase rotodynamic pump impeller and the pump head performance is predicted. Comparison with experimental results shows the reliability and commonality of the numerical model.

关键词： two-fluid model multiphase rotodynamic pump SIMPLEC algorithm numerical simulation

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退火-遗传算法寻优及其实现

王英

《中国工程科学》 2008年第10卷第7期页码 57-59

摘要：

分析了遗传算法及退火算法的优缺点，提出用退火算法改进遗传算法局部的最优值搜索效率低问题。退火算法与遗传算法融合后，使算法在寻优结果上更加迅速精确。通过水泥的配比工程实例，与单纯的遗传算法的结果进行对比，说明该方法是有效的。

关键词：遗传算法退火算法遗传算法改进

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第四届智能系统、元启发式智能算法(ISMSI 2020)

会议日期： 2020年03月21日

会议地点：廷布,不丹

主办单位： ISMSI 2020

背包问题的混合粒子群优化算法

高尚,杨静宇

《中国工程科学》 2006年第8卷第11期页码 94-98

摘要：

经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法，结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决背包问题，经过比较测试，6种混合粒子群算法的效果都比较好，特别交叉策略A和变异策略C的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法对于目前还没有好的解法的组合优化问题，很容易地修改此算法就可解决。

关键词：粒子群算法背包问题遗传算法变异

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第三届先进算法与控制工程国际学术会议

会议日期： 2020年04月24日

会议地点：湖南

基于蛙跳思想的量子编码遗传算法

许波,彭志平,余建平,柯文德

《中国工程科学》 2014年第16卷第3期页码 108-112

摘要：

量子门旋转相位、变异概率大小的确定，是目前制约量子遗传算法效率的两个主要问题。本文提出一种基于蛙跳思想的量子编码遗传算法（QRGA），该算法采用自适应的方式对量子旋转门旋转角进行调整，并基于模糊逻辑将蛙跳的步长进行量化以指导变异概率调整，保证进化的方向性和提高算法效率，对比实验结果表明算法可以避免陷入局部最优解

关键词：量子编码量子遗传算法蛙跳算法群体智能

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时域有限差分算法与遗传算法在平面螺旋电感设计中的应用

王宏建,李靖,刘和光,姜景山

《中国工程科学》 2004年第6卷第11期页码 38-42

摘要：

文章通过电磁场时域有限差分(FDTD)算法与遗传算法(GA)相结合进行平面螺旋电感设计。通过优化单元网格大小，可优化设计整个平面螺旋电感（包含空气桥）的结构尺寸。

关键词：时域有限差分算法遗传算法平面螺旋电感品质因素

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改进的动态灰狼优化算法 Research Articles

张小青1,2,张玉叶1,明正峰2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第6期页码 887-890 doi: 10.1631/FITEE.2000191

摘要：在标准灰狼优化算法（GWO）中，搜索狼必须等到其他搜索狼与3个领导狼之间的比较完成后才能更新其当前位置矢量。正因为有此等待时间，标准GWO被视为静态GWO。为消除这种等待时间，提出两种动态GWO算法：第一种动态灰狼优化算法（DGWO1）和第二种动态灰狼优化算法（DGWO2）。在动态GWO算法中，当前搜索狼不需要等待所有其他搜索狼与领导狼的比较，在完成自身或前一匹搜索狼与领导狼的比较后，即可更新其位置矢量。动态GWO算法及时更新搜索狼的位置，提高了算法迭代收敛速度。以动态GWO算法结构为基础，对其他改进GWO算法也进行了一定的性能测验。实验证明，对同一改进GWO算法，以动态GWO结构为基础时的性能总体上优于以静态GWO结构为基础时的性能。

关键词：群智能；灰狼优化算法；动态灰狼优化算法；优化实验

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基于空间收缩的并行演化算法

王涛,李歧强

《中国工程科学》 2003年第5卷第3期页码 57-61

摘要：

提出了一种基于空间收缩的求解MINLP问题的新算法。算法应用了快速有效的不完全演化搜索较优解的分布信息，通过分布信息定位最优解的可能分布，再由精英个体信息决定下次搜索空间。仿真结果表明该算法在搜索效率、应用范围、解的精确性和鲁棒性上都优于其他现存演化算法。

关键词：空间收缩演化算法 MINLP

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关联规则挖掘算法综述

毕建欣,张岐山

《中国工程科学》 2005年第7卷第4期页码 88-94

摘要：

介绍了关联规则挖掘算法的基本原理，并按照挖掘中涉及到的变量数目（维数）、数据的抽象层次和处理变量的类别（布尔型和数值型），依次对关联规则挖掘算法的研究进行综述，并对一些典型的算法进行分析和比较，最后展望了关联规则挖掘算法的研究方向

关键词：数据挖掘关联规则算法综述

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TIE算法：一种用于处理演化数据的聚类分层分类法生成技术上层算法 None

Rabia IRFAN, Sharifullah KHAN, Kashif RAJPOOT, Ali Mustafa QAMAR

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第6期页码 763-782 doi: 10.1631/FITEE.1700517

摘要：提出一种新颖的分类增量进化（TIE）算法，用于处理随时间演变的数据。TIE是一种现有聚类分层分类法生成技术的上层算法，它允许现有分类法增量地演进。在计算机领域的研究论文中对该算法进行了评估。结果表明，与从头再生分类法相比，随数据演化的分类法生成算法耗时非常短，且在单位时间下性能更佳。

关键词：分类法；聚类算法；信息科学；知识管理；机器学习

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一种OFDM系统动态子载波比特和功率分配联合算法

高欢芹,酆广增,朱琦

《中国工程科学》 2006年第8卷第3期页码 62-65

摘要：

提出一种多用户OFDM（orthogonal frequency division multiplexing）系统下行链路，具有信道变化实时性的动态子载波、比特和功率分配联合算法（UA），在满足各个用户数据速率和提出的算法与动态子载波分配算法（WSA）相比，计算复杂度相当，在移动信道环境下仿真结果表明性能有一定的改善。

关键词： OFDM 动态子载波分配算法（WSA）联合子载波比特和功率分配算法（UA）

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ACM-2019算法、机器学习和信号处理国际会议

会议日期： 2019年11月15日

会议地点：新加坡

主办单位：国际应用科学与工程协会

改进二进制人工蜂群算法求解多维背包问题

王志刚,夏慧明

《中国工程科学》 2014年第16卷第8期页码 106-112

摘要：

针对二进制人工蜂群算法收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点，提出一种改进的二进制人工蜂群算法。新算法对人工蜂群算法中的邻域搜索公式进行了重新设计，并通过Bayes 公式来决定食物源的取值概率。将改进后的算法应用于求解多维背包问题，在求解过程中利用贪婪算法对进化过程中的不可行解进行修复，对背包资源利用不足的可行解进行修正。通过对典型多维背包问题的仿真实验，表明了本文算法在解决多维背包问题上的可行性和有效性。

关键词：人工蜂群算法多维背包问题贪婪算法组合优化