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关键词

遗传算法 21

优化 18

优化设计 11

多目标优化 11

神经网络 10

人工智能 8

2020 7

能源 6

仿真技术 4

优化调度 4

可持续发展 4

智能制造 4

机器学习 4

稳健设计 4

算法 4

COVID-19 3

GM(1 3

不确定性 3

计算机视觉 3

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一种改进的果蝇优化算法及其在旅行商问题求解中的应用 Article

Lan HUANG, Gui-chao WANG, Tian BAI, Zhe WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第10期页码 1525-1533 doi: 10.1631/FITEE.1601364

摘要：旅行商问题（traveling salesman problem, TSP）是经典的NP（non-deterministic polynomial）难问题，在实际工程中有许多应用。而果蝇优化算法作为一种用于求解TSP问题的新群智能算法，具有易于理解、实现简单等优点。然而，该算法收敛速度慢、易陷入局部最优，从而导致寻优精度不高。为了有效求解TSP问题，本文提出了三种改进方法，以优化果蝇算法在TSP求解中的应用。一是，更加注重果蝇觅食行为中的视觉搜索能力，从而增强果蝇算法的收敛能力；二是，在果蝇优化算法中融入了淘汰机制以增加种群多样性；三是，提出了逆序操作算子和乘法操作算子，并将这两种基本操作算子运用到果蝇算法求解TSP问题上。

关键词：旅行商问题；果蝇优化算法；淘汰机制；视觉搜索；操作算子

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一种求解带邻域的Dubins旅行商问题的坐标下降法 Research Articles

陈征,孙晨浩,邵雪明,赵文杰

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第5期页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2000041

摘要：由于带邻域的Dubins旅行商问题（Dubins traveling salesman problem with neighborhoods, DTSPN）是无人机执行多目标区域侦察任务需要解决的核心问题，国内外学者对DTSPN问题的快速求解方法进行了广泛研究。该方法的核心步骤是将DTSPN问题分解为一系列子问题，对于每个子问题仅需计算从初始点经过一个区域到达目标点的最短路径。通过研究子问题最短路径的几何特征，并将几何特征与二分法相结合，可得到快速计算子问题的鲁棒算法。然后，将子问题计算方法与坐标下降法相结合，构建了能快速求解DTSPN问题的计算方法。最后，为验证所提方法的有效性和快速性，将所提方法与几种传统算法进行仿真对比。

关键词： Dubins飞行器；坐标下降法；Dubins旅行商问题

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利用改进粒子群求解TSP 问题的一种新方法

成伟明,唐振民,赵春霞,陈得宝

《中国工程科学》 2008年第10卷第7期页码 165-168

摘要：

借鉴蚁群算法中的信息素机制，并利用粒子群算法操作简单、易于实现、计算量小的特点，给出一种新的求解TSP问题方法。对基本粒子群算法进行了改进，针对多样性下降导致的局部最优问题，设计了一种自动调节机制。通过对旅行商问题的对比实验验证了该方法的有效性。

关键词：信息素粒子群优化旅行商问题

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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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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。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。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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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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一种改进的和声搜索算法及其在权重模糊产生式规则获取中的应用 Research Article

叶绍强1,周恺卿1,Azlan Mohd ZAIN2,王方岭1,Yusliza YUSOFF2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第11期页码 1574-1590 doi: 10.1631/FITEE.2200334

摘要：和声搜索算法(harmony search, HS)是一种随机元启发式算法，其灵感来自于音乐家的即兴创作过程。针对HS在求解中易陷入局部极值等不足，本文提出一种混合布谷鸟算子的改进的和声布谷鸟搜索算法(modified HS with a hybrid cuckoo search (CS) operator,其次，引入CS算子扩大解空间的搜索范围和提高种群密度，从而能够在随机生成和声和更新阶段快速跳出局部极值。最后，构建动态参数调整机制以提高算法寻优的效率。数值分析结果表明，HS-CS在处理高维函数优化问题上显著优于其他算法，表现出较强鲁棒性、高收敛速度以及收敛精度。为进一步验证算法在实际问题求解中的有效性，将HS-CS用于优化BP神经网络进行加权模糊产生式的规则抽取。仿真实验结果表明，HS-CS优化后的BP神经网络能够获得较高的规则分类精度。

关键词：和声搜索算法；布谷鸟搜索算法；全局收敛；函数优化；权重模糊产生式规则抽取

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网络设计问题的一种代理模型优化算法 Article

Meng LI, Xi LIN, Xi-qun CHEN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1693-1704 doi: 10.1631/FITEE.1601403

摘要：由于其双层规划结构本质上的非凸性，交通网络设计问题一直以来都是交通规划领域中最为困难的问题之一。尤其在考虑混合了连续变量与离散变量的决策变量时，得到的混合网络设计形式进一步增加了问题的难度。本文引入了一种代理模型优化算法，用以解决三种不同种类的网络设计问题，包括连续、离散与混合的情形。我们证明了提出的算法在解决连续网络设计问题时，能够确保“渐进完全收敛”的性质，即在给定足够长的计算时间时，算法能够以概率1收敛到全局最优解。为了展示本文提出的框架在实际问题中的表现，我们用大量的算例对比了代理模型算法与大量用于解决网络设计问题的经典算法、启发式算法的效果。结果表明，以效率与精确度而论，代理模型算法是其中最优秀之一，同时它还能够有效地解决超过20个变量的较大规模的问题。本文提出的代理模型优化框架也能够用于解决交通领域的其他优化问题。

关键词：网络设计问题；代理模型优化；交通规划；启发式算法

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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

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视觉知识的五个基本问题 Perspectives

潘云鹤

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第5期页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2040000

摘要：认知心理学早已指出，人类知识记忆中的重要部分是视觉知识，被用来进行形象思维。因此，基于视觉的人工智能（AI）是AI绕不开的课题，且具有重要意义。本文继《论视觉知识》一文，讨论与之相关的5个基本问题：（1）视觉知识表达；（2）视觉识别；（3）视觉形象思维模拟；（4）视觉知识的学习；（5）多重知识表达。视觉知识的独特优点是具有形象的综合生成能力，时空演化能力和形象显示能力。这些正是字符知识和深度神经网络所缺乏的。AI与计算机辅助设计/图形学/视觉的技术联合将在创造、预测和人机融合等方面对AI新发展提供重要的基础动力。视觉知识和多重知识表达的研究是发展新的视觉智能的关键，也是促进AI 2.0取得重要突破的关键理论与技术。这是一块荒芜、寒湿而肥沃的“北大荒”，也是一块充满希望值得多学科合作勇探的“无人区”。

关键词：视觉知识表达；视觉识别；视觉形象思维模拟；视觉知识学习；多重知识表达

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基于人的信息处理模型分析操作人员视觉信息处理过程

金银花,李桢业,古辉,汤一平

《中国工程科学》 2007年第9卷第5期页码 57-61

摘要： ="text-align: justify;">报告了由知觉、思维、运动３个处理器和短期记忆、工作记忆和长期记忆构成的研究用计算机实现人的信息处理模型；把人的信息处理模型安装在一台PC机上，模拟生产操作人员监视锅炉厂模拟机计算机屏幕的过程表明，视觉信息处理过程取决于画面因素、人的身心状态和知觉处理器参数等与实际生产操作人员的行为特征相符。此模型可以用来分析工业生产中人为操作失误的发生机制，以预防和减少事故发生。

关键词：人的信息处理模型知觉处理器视觉信息处理心理状态人为操作失误

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基于嵌入协作的多方法协作优化方法

罗文彩,罗世彬,王振国

《中国工程科学》 2004年第6卷第4期页码 51-55

摘要：

提出一种基于嵌入协作的多方法协作优化方法。算法采用嵌入方式组织各个优化方法之间的协作，利用优化方法之间的协作效应提高优化性能。进行遗传算法、模式搜索法和Powell法嵌入协作组成的多方法协作优化方法设计。计算实例表明，基于嵌入协作的多方法协作优化方法取得了优于单个优化方法的全局最优特性。

关键词：多方法协作优化方法嵌入协作遗传算法模式搜索法 Powell法

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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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用遗传算法求解供水泵站的效率优化问题

廖莉,林家恒,张承慧

《中国工程科学》 2002年第4卷第9期页码 54-58

摘要：文章对供水泵站的效率优化问题进行了探讨，在提出用指数曲线准确地拟合水泵性能曲线的基础上，建立了供水栗站效率优化问题的数学模型，并设计了相应的遗传算法进行求解，仿真实验结果表明了该算法合理、有效。

关键词：供水泵站数值拟合优化遗传算法

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一种基于高斯过程与粒子群算法的CNN超参数自动搜索混合模型优化算法 Research Article

闫涵,仲崇权,吴玉虎,张立勇,卢伟

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第11期页码 1557-1573 doi: 10.1631/FITEE.2200515

摘要：然而，CNN性能很大程度上取决于其超参数，而为CNN配置合适的超参数通常面临着以下3个挑战：（1）不同类型CNN超参数的混合变量编码问题；（2）评估候选模型的昂贵计算成本问题；（3）确保搜索过程中收敛速率和模型性能问题针对上述问题，提出一种基于高斯过程（GP）和粒子群优化算法（PSO）的混合模型优化算法（GPPSO），用于自动搜索最优的CNN超参数配置。首先，设计一种新的编码方法高效编码CNN中不同类型的超参数。以金属断口诊断为例，验证GPPSO算法在实际应用中的有效性。

关键词：卷积神经网络；高斯过程；混合模型；超参数优化；混合变量；粒子群优化