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期刊论文 918

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2021 94

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2019 65

2018 44

2017 83

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2015 28

2014 18

2013 18

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2011 19

2010 19

2009 20

2008 20

2007 30

2006 27

2005 34

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关键词

遗传算法 21

肠道菌群 15

能源 12

神经网络 7

人工智能 6

可持续发展 6

智能制造 5

机器学习 5

优化 4

算法 4

2019 3

BP神经网络 3

COVID-19 3

农业科学 3

策略 3

2035年 2

ACM 2

BP算法 2

Bent函数 2

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排序：展示方式：

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。根据该问题特征，我们建立了以运营成本最低和用户体验度最高为目标的路径规划模型。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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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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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

关键词：蚁群算法信息素正反馈优化

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MSSSA：一种针对全局优化问题的多策略增强型麻雀搜索算法 Research Article

孟凯1,2,陈晨1,2,辛斌1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第12期页码 1828-1847 doi: 10.1631/FITEE.2200237

摘要：麻雀搜索算法(SSA)是一种新的元启发式优化方法，具有简单和灵活的优点。然而，在处理多模态优化问题时，该算法仍存在早熟收敛、探索与开发不平衡等缺陷。针对上述问题，本文提出一种多策略增强的麻雀搜索算法(MSSSA)。首先，引入混沌映射以获取高质量的初始种群，并采用对立学习策略增加种群的多样性。其次，设计了一种自适应参数控制策略，以在全局探索与局部开发之间保持适当的平衡。最后，在个体更新阶段嵌入混合扰动机制，以避免算法陷入局部最优。为了验证所提方法的有效性，在IEEE CEC2014和IEEE CEC2019测试集的40个函数，以及10个不同维度的经典函数上进行了大量的实验。实验结果表明，与一些先进的算法相比，所提出的MSSSA表现出突出的优化性能。该算法还成功地应用于两个工程优化问题，证明了MSSSA在解决实际问题方面的优越性。

关键词：群智能；麻雀搜索算法；自适应参数控制策略；混合扰动机制；优化问题

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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：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。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。

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：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（Earliest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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面向复杂优化调度的角色分工萤火虫算法 Research Articles

赵嘉1,2,陈文平1,肖人彬3,叶军1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第10期页码 1311-1333 doi: 10.1631/FITEE.2000691

摘要：针对萤火虫算法使用单一学习策略无法有效求解复杂优化调度问题的不足，本文提出一种角色分工萤火虫算法。算法将萤火虫划分为领导者、开发者和跟随者3种角色，并为每种角色分配一种学习策略。领导者使用贪婪柯西突变，开发者随机选择两个领导者使用精英邻域搜索策略局部开发，跟随者随机选择两个优秀粒子进行全局探索。同时，为改善萤火虫算法使用固定步长的不足，提出阶梯变步长策略，以满足算法不同阶段对步长的需求。角色划分可平衡算法的开发与探索能力，多策略的使用能极大提高算法面对复杂优化问题的普适性。通过3组测试函数和一个梯级水库优化调度的仿真实验，验证了该算法的优化性能。

关键词：萤火虫算法；角色分工；柯西突变；精英邻域搜索；优化调度

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随机环境中的自主水下航行器鲁棒全局路径规划 Research Article

张佳欣1,2,刘妹琴1,2,3,张森林1,2,郑荣濠1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第11期页码 1658-1672 doi: 10.1631/FITEE.2200026

摘要：

本文提出一种在随机局部路径成本下使自主水下航行器在作业海域选择性地完成部分预定任务的路径规划器。该问题被表述为定向越野问题的变体。本文在遗传算法（GA）的基础上，提出一种基于贪心策略的遗传算法（GGA）。该算法包含一种新颖的通过在进化过程中将不可行个体映射到可行解空间来提高优化效率的重生算子，并以差分进化规划器计算确定性局部路径成本。局部路径成本的不确定性来自不可预测的障碍物、测量误差和轨迹跟踪误差。为了提高规划器在不确定环境下的鲁棒性，设计了一种用于路径评估的采样策略，通过对局部路径的概率密度函数多次采样，得到对路径实际成本的估计。通过蒙特卡罗仿真实验验证所提规划器的优越性和有效性。仿真结果表明，所提出的GGA在总收益方面优于同类算法4.7%–¬¬24.6%，而基于抽样的GGA路径规划器（S-GGARP）相较于普通的GGA路径规划器（GGARP）提高了5.5%

关键词：自主水下航行器；路径规划；遗传算法；定向越野问题；随机路径成本

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中心节点距离对树状网络一致性的影响

李达权,孙伟刚,胡鸿翔

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第9期页码 1349-1356 doi: 10.1631/FITEE.2200400

摘要：本文研究了两个中心节点之间的距离对网络一致性的影响。网络一致性由拉普拉斯特征值所量化，可用来衡量线性系统对外部噪声的一致性程度。为获得网络一致性关于距离的精确表达式，选取一类由网络参数控制的具有两个中心节点的树状网络。利用其规则的拓扑结构，得到一致性关于网络参数和网络规模的解析表达式。证明两个中心节点距离越短，度的差异性越大，网络一致性越好。在相同网络规模和距离下，最大的中心节点度差异会导致最优的一致性。最后，建立了网络一致性与平均路径长度之间的联系，发现它们呈线性关系。

关键词：一致性距离平均路径长度

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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，并成功地运用在投资问题中。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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GPS车辆监控系统存在问题的探讨及解决方案

朱庄生,万德钧,王庆,张小国

《中国工程科学》 2003年第5卷第9期页码 49-54

摘要：

提供了笔者在实际工程应用中总结出的一些经验，为人们设计实用的、具有广泛推广价值的GPS（全球卫星定位系统）车辆监控系统提供参考；从数字地图、无线通信以及GPS三个部分入手，通过总结实际工程应用中遇到的问题和客户反馈的意见，探讨了目前车辆监控系统中存在的一些问题以及针对这些问题提出的解决方案；多次跑车实验结果和客户长期试用的信息反馈显示，笔者提出的方案解决了车辆监控系统中存在问题对系统的影响，该方案已应用于实际工程，并获得了良好的应用效果

关键词：全球卫星定位系统(GPS) 数字地图车辆监控系统通信系统

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基于遗传算法的AUV三维海底路径规划

郝燕玲,张京娟

《中国工程科学》 2003年第5卷第11期页码 56-60

摘要：

研究AUV在三维海底地形环境中的路径规划问题。针对三维地形中路径的不同特点，将路径分为3种类型。设计了优化路径的遗传算法实现方案，所提出的惩罚函数及启发性知识的使用，使算法能灵活的得到具有不同特点的最优路径。仿真实验表明了该算法的可行性与可靠性，对AUV的安全航行具有重要的理论意义及应用参考价值。

关键词：三维路径规划遗传算法海底地形水下潜器

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亚奈奎斯特采样的数据恢复：性能极限与恢复算法

罗茜倩,张朝阳

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第2期页码 141-286 doi: 10.1631/FITEE.1900320

摘要：本文针对线性调制基带信号的亚奈奎斯特采样，研究其信号恢复性能极限与算法。该问题中，原信号维度无法降低，因此亚奈奎斯特采样不可避免会带来信息损失，信号恢复也变成一个欠定线性问题。本文采用两种亚奈奎斯特采样方法对线性调制基带信号进行采样，分别研究了两种采样方法下的性能极限和信号恢复算法。首先，针对两种亚奈奎斯特采样方法，分别计算了采样序列之间的最小归一化欧氏距离，以此作为最优性能的指标。然后，在基带信号有限符号集的限制条件下，采用改进的时变维特比算法从亚奈奎斯特采样序列中恢复原信号。将仿真得到的亚奈奎斯特采样的误比特率与其性能的理论极限比较，并与奈奎斯特采样性能对比，验证了时变维特比算法在信号恢复问题中的优良性能。

关键词：奈奎斯特采样定理；亚奈奎斯特采样；最小欧式距离；欠定线性问题；时变维特比算法

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基于人工免疫算法的SVG电压外环控制器控制策略

杨建宁,孙玉坤,李自成,孙运全

《中国工程科学》 2007年第9卷第10期页码 30-35

摘要： text-align: justify;">针对高维非线性电力系统复杂的控制对象，在静止无功发生器（SVG）的电压偏差-无功的控制方法上，采用人体免疫系统维持自身功能正常的机理，以稳定电力系统工作状态,提出基于人工免疫算法的SVG外环控制器控制策略。

关键词：电力系统静止无功发生器类人体免疫反应模型李雅普诺夫能量函数

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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