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期刊论文 4379

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2018 237

2017 269

2016 170

2015 138

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2013 90

2012 110

2011 103

2010 123

2009 116

2008 137

2007 165

2006 159

2005 162

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关键词

可持续发展 36

人工智能 29

增材制造 26

机器学习 22

神经网络 22

智能制造 21

遗传算法 21

创新 19

管理 17

优化 16

发展 15

工程 15

数值模拟 15

技术创新 13

COVID-19 12

系统工程 11

三峡工程 10

发展战略 10

肠道菌群 10

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检索范围：

排序：展示方式：

RFES：一种面向移动Web3D的实时火灾逃生系统 Research Articles

Feng-ting YAN, Yong-hao HU, Jin-yuan JIA, Qing-hua GUO, He-hua ZHU, Zhi-geng PAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第8期页码 1061-1074 doi: 10.1631/FITEE.1700548

摘要：基于Web3D构建公共消防疏散系统存在许多限制其计算能力的瓶颈。本文集中解决3个关键问题：（1）大型建筑场景数据量大，难以通过互联网传输并在网络终端设备实现可视化；（2）原始火灾动态模拟器烟气数据量大，且实时动态变化，难以通过互联网传输并在网络终端设备实现可视化；（3）为公众提供的智能消防疏散系统往往难以兼顾准确性和实时性。本文提出一种基于蚁群优化算法（RFES-ACO）的实时消防疏散系统，该算法基于动态信息素重用。仿真结果表明，公众可在移动Web3D设备上实时、顺畅地进行消防疏散演练的交互和体验。最后，与leader-follower算法和随机算法的对比实验，证明了实时消防疏散系统（RFES）的高效性，其疏散率优于其它两种算法。

关键词：消防疏散演习；建筑信息建模建筑空间；移动Web3D；基于蚁群优化算法的实时消防疏散系统

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蚁群算法的研究现状及其展望

段海滨,王道波,于秀芬

《中国工程科学》 2007年第9卷第2期页码 98-102

摘要：

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化系统，该算法采用分布式并行计算和正反馈机制，易于与其他方法结合，目前已经在众多组合优化领域中得到广泛应用在介绍基本蚁群算法数学模型的基础上，列举了进入２１世纪以来部分具有代表性的蚁群算法改进模型及其应用情况，然后重点从算法的模型改进、理论分析、并行实现、应用领域、硬件实现、智能融合等角度对蚁群算法在今后的研究方向作了系统分析与展望。

关键词：蚁群算法信息素正反馈优化

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基于渐进式蚁群优化的多处理器任务分配 Article

Hamid Reza BOVEIRI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第4期页码 498-510 doi: 10.1631/FITEE.1500394

摘要：任务调度优化是多处理器环境（如并行和分布式系统）取得良好性能所面临的最重要挑战之一。目前大多数任务调度算法基于列表调度法，该方法的基本思路是，以列表的形式准备一系列待调度的节点，赋予这些节点不同优先级，然后不断去除列表中优先级最高的节点，并将其分配给具有最早开始时间（Earlieststart time, EST）的处理器。由此可见，该算法的完成时间主要由两大因素决定：（1）任务分配顺序的选择（次序子问题）；（2）选定顺序的任务如何分配给处理器（分配子问题）。已有文献提出了许多解决次序子问题的好办法，但分配子问题少有人涉及。本文研究结果显示：传统的按照最早开始时间分配任务的方法并非最优；基于蚁群优化算法，得到一种新的方法，可以获得高效得多的调度方案。

关键词：蚁群优化；列表调度；多处理器任务图调度；并行与分布式系统

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动态蚁群算法在带时间窗车辆路径问题中的应用

刘云忠,宣慧玉

《中国工程科学》 2005年第7卷第12期页码 35-40

摘要：

蚁群算法是近年来新出现的一种随机型搜索寻优算法。自从在旅行商等著名问题中得到富有成效的应用之后，已引起人们越来越多的关注和重视。将这种新型的生物优化思想扩展到物流管理中的带时间窗车辆路径问题，设计了一种动态蚁群算法，从数值计算上探索了这种新型蚁群算法的优化能力，获得了满意的效果。

关键词：蚁群算法带时间窗车辆路径问题物流管理动态

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基于遗传算法的火灾环境下建筑内人员安全疏散可靠度计算

汪金辉,陆守香

《中国工程科学》 2006年第8卷第3期页码 58-61

摘要：

将遗传算法（GAs）引入火灾环境下建筑内人员安全疏散的可靠度分析领域，并初步探讨了这一算法的具体实现过程，遗传算法可以方便地对式子复杂和难以求导的功能函数进行优化计算。算例分析的结果表明，遗传算法不仅可以实现人员安全疏散可靠度计算，而且获得了很高的计算精度，为人员安全疏散可靠度研究提供了新的有效方法和途径。

关键词：遗传算法火灾人员疏散可靠度

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采用嵌入时空距离的混合蚁群算法求解一类受限车辆路径问题 Research Article

冯振辉1,2,肖人彬1,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第7期页码 1062-1079 doi: 10.1631/FITEE.2200585

摘要：本文研究了共享出行背景下一类受限车辆路径问题，该问题以用户订单为核心，每个订单具有预约时间限制以及起始点、目的地两个位置点转换，是典型的具有时间、空间双重约束的扩展车辆路径问题。为更精确地求解模型，根据用户的时间和空间属性定义了时空距离表示函数，进而提出一种嵌入时空距离的混合蚁群算法。该算法可分为两个阶段，首先通过时空聚类，以用户之间时空距离为主要衡量指标对用户进行分类，为问题求解提供启发式信息；其次结合劳动分工策略和时空距离函数，提出一种改进蚁群算法进行优化求解，以得到最终调度路线基于现有数据集和实际城市环境的仿真案例进行数值实验。与其他启发式算法相比，该算法将基准实例中求得的最短路径长度降低2%–14%；与其他现存路径规划算法相比，该算法在测试实例上求得的综合成本更有竞争力。最后，利用两个实际的城市环境仿真案例进一步验证了所提算法的有效性。

关键词：受限车辆路径问题；时空距离函数；劳动分工策略；蚁群算法

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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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粒子群优化算法综述

杨维,李歧强

《中国工程科学》 2004年第6卷第5期页码 87-94

摘要：

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的优化技术，其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单易实现，可调参数少，已得到广泛研究和应用。详细介绍了PSO的基本原理、各种改进技术及其应用等，并对其未来的研究提出了一些建议。

关键词：群体智能演化算法粒子群优化

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一种基于变异算子与淘汰重组机制的改进GWO及其应用 Article

Xiao-qing ZHANG, Zheng-feng MING

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1705-1719 doi: 10.1631/FITEE.1601555

摘要：标准苍狼优化算法（grey wolf optimizer, GWO）因其简单易用的特性受到广泛关注。由于存在搜索结构不完善、易陷入局部最优等问题，其应用范围受到了限制。本文提出了一种基于变异算子和淘汰重组机制的苍狼优化算法（eliminating-reconstructing GWO, MR-GWO）。对GWO的分析表明，GWO仅以三个领导层苍狼为核心进行搜索，且仅通过调整参数a来平衡算法的探索和开发性能，意味着苍狼群在一定程度上失去了多样性。因此，本文对优秀的搜索狼引入变异算子，对性能较差的搜索狼采用淘汰重组机制，不仅有效地扩展了算法的随机搜索面，同时加快了算法收敛速度。为了验证改进后算法的有效性，通过13个标准连续函数全局优化实验及RBF（radial basis function）网络逼近试验将MR-GWO算法与其它算法进行了比较，试验结果表明MR-GWO算法具有较强的竞争力

关键词：群智能；苍狼优化算法；优化；RBF（radial basis function）网络

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群智进化理论及其在智能机器人中的应用

戚骁亚,刘创,富宸,甘中学

《中国工程科学》 2018年第20卷第4期页码 101-111 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.017

摘要：

群体智能（CI）已经在过去的几十年里被广泛研究。最知名的CI算法就是蚁群算法（ACO），它被用来通过CI涌现解决复杂的路径搜索问题。通过在五子棋上试验并实现AlphaZero系列程序，以及对蒙特卡洛树搜索（MCTS）和ACO两种算法的分析和比较，AlphaZero的成功原因被揭示，它不仅是因为深度神经网络和强化学习，而且是因为MCTS算法，该算法实质上是一种CI涌现算法。在上述研究基础上，本文提出了一个CI进化理论，并将其作为走向人工通用智能（AGI）的通用框架。该算法融合了深度学习、强化学习和CI算法的优势，使得单个智能体能够通过CI涌现进行高效且低成本的进化。此CI进化理论在智能机器人中有天然的应用。一个云端平台被开发出来帮助智能机器人进化其智能模型。作为这个概念的验证，一个焊接机器人的焊接参数优化智能模型已经在云端平台上实现。

关键词：群体智能涌现进化正反馈蚁群算法蒙特卡洛树搜索分布式人工智能云端平台智能机器人

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基于梯度跟踪和分布式重球加速的分布式随机优化算法 Research Articles

孙碧皓1,胡锦辉1,夏大文2,李华青1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第11期页码 1463-1476 doi: 10.1631/FITEE.2000615

摘要：由于在机器学习和信号处理中的广泛应用，近年来分布式优化得到良好发展。本文致力于研究分布式优化以求解目标函数全局最小值。该目标是分布在个节点的无向网络上的平滑且强凸的局部成本函数总和。与已有工作不同的是，我们使用分布式重球项以提高算法的收敛性能。为使现有分布式随机一阶梯度算法的收敛加速，将动量项与梯度跟踪技术结合。仿真结果表明，在不增加复杂度的情况下，所提算法具有比GT-SAGA更高收敛速率。在真实数据集上的数值实验证明了该算法的有效性和正确性。

关键词：分布式优化；高性能算法；多智能体系统；机器学习问题；随机梯度

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基于寿命周期备件费用的系统可靠性优化设计

邵松世,李庆民,李华

《中国工程科学》 2015年第17卷第5期页码 25-30

摘要：

针对以往系统可靠性优化研究中，系统费用仅包括研制成本，未考虑系统在列装期间运行费用的问题，应用一种基于寿命周期内备件需求估计的备件费用简易计算方法，对两种非线性可靠性-价格函数情况，以系统组成单元不可修、寿命分布服从指数规律为例，开展了以系统价格和备件费用之和最小为目标的可靠性分配优化研究。仿真试验结果表明：该方法简便易行，得到的优化方案更加合理，能避免单纯追求系统价格最低、却在装备使用阶段付出高昂费用的过度优化结果，能有效降低系统在全寿命期间的运行成本。

关键词：寿命周期；备件费用；可靠性优化；串并联系统；遗传算法

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海豚群算法 Article

Tian-qi WU,Min YAO,Jian-hua YANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第8期页码 717-729 doi: 10.1631/FITEE.1500287

摘要：群体智能算法采取分布式解决问题的策略，已成功应用于很多传统算法难以解决的优化问题。目前已有粒子群算法、遗传算法、蜂群算法、蚁群算法等已经成功实现且效果良好的算法，但在优化对象日益复杂的今天，这些算法越来越难以满足人们对精度和时间的要求，而改进这些算法所带来的收益也越来越低。通过将这些生物特性和生活习性与群体智能的思想结合起来，引入优化问题中，我们提出了一种新的算法——海豚群算法，并给出了算法的相关定义，详细阐述了算法中搜寻、呼叫、接受、捕猎四个关键阶段。为了验证海豚群算法的效果，使用了10个性质各异的基准函数对海豚群算法以及粒子群算法、遗传算法、蜂群算法进行实验，并将4个函数的收敛速度和基准函数结果进行比较。、使用个体较少的优化问题。

关键词：仿生算法；海豚；优化

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使用猫群算法优化线性天线阵列的最佳阵因子辐射方向图：电磁仿真验证 Article

Gopi RAM, Durbadal MANDAL, Sakti Prasad GHOSHAL, Rajib KAR

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第4期页码 570-577 doi: 10.1631/FITEE.1500371

摘要：本研究进行了微带贴片天线线性阵列的优化设计。通过猫群算法（Cat swarm optimization, CSO）优化天线阵列辐射方向图的各控制参数。通过优化每个单元的激励电流权重和阵元间隙获得各向同性天线单元阵列的最佳辐射方向图。以12、16和20单元的天线阵列为例，运用MATLAB进行阵列优化设计，采用CST-MWS对设计结果进行仿真验证。由仿真结果可见，CSO能给出微带贴片天线线性阵列的最优设计。

关键词：贴片天线；线性天线阵列；猫群优化（CSO）；旁瓣水平（SLL）

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基于单位有效疏散宽度使用率的一种疏散设计评价方法

杨健鹏,张和平,潘峥,马宁,蒋为诚

《中国工程科学》 2006年第8卷第5期页码 94-97

摘要：

在建筑物的设计中，疏散通道的设计是非常重要的内容，设计是否合理关系到火灾时建筑物内的人员能否安全及时地疏散。但现行规范中并没有涉及到如何判断不同疏散方案的合理性。提出了一种评价方法，采用疏散通道出口单位有效疏散宽度使用率作为主要的评价指标，能较好地反映出不同设计方案之间的差异，并对如何调整疏散通道的位置使其更有利于人员的安全疏散有一定的指导作用。