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关键词

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人工智能 89

2020 22

遗传算法 21

优化 18

农业科学 17

机器学习 17

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多目标优化 11

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智能工业 10

2019 9

智能 9

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智能电网 8

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仿真技术 6

信息技术 6

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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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智能电网中分布式经济调度研究进展：综述 Review Articles

温广辉1,余星火2,刘智伟3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第1期页码 1-140 doi: 10.1631/FITEE.2000205

摘要：设计一种高效的分布式经济调度策略对具有多台发电机的智能电网具有重要意义，将使得新一代电力系统获取多种益处，如易于实施、低维护成本、高能源效率、对各种不确定性的强鲁棒性。本文综述智能电网分布式经济调度的理论研究最新进展，重点关注2015年以来发表的文献。系统回顾该主题的最新研究结果，并将其分为分布式离散时间和分布式连续时间经济调度算法两类。在回顾相关文献的基础上，简要介绍未来研究方向，包括智能电网的分布式安全经济调度、具有实际约束的分布式快速经济调度、高效无初值分布式经济调度、具有智能储能电池和灵活负载的分布式经济调度以及结合人工智能技术的分布式经济调度

关键词：分布式经济调度；分布式优化；智能电网；连续时间优化算法；离散优化算法

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工程项目管理多目标均衡优化研究综述

张连营,徐畅,吴琼

《中国工程科学》 2012年第14卷第11期页码 107-112

摘要：分别从确定条件下的工程项目多目标均衡优化模型和不确定条件下的工程项目多目标均衡优化模型两个方面，对该领域的研究现状进行了分析，并展望了该领域的研究趋势和发展方向。旨在总结当前工程项目多目标均衡优化领域中的研究成果并揭示当前的热点研究问题，为今后研究提供一定的参考和建议。

关键词：工程项目项目管理多目标均衡优化智能优化算法

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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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人工智能算法在网络空间安全中的应用：技术与现状综述 Review

陈捷1,2,武丹丹2,谢瑞云2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第8期页码 1117-1142 doi: 10.1631/FITEE.2200314

摘要：网络空间安全急需解决的3个技术问题是：网络攻击检测的及时性和准确性、安全态势的可信评估和预测以及安全防御策略优化的有效性。人工智能算法已成为网络安全应用增加安全机会和提高对抗能力的核心手段。近年来，人工智能技术的突破和应用为提高网络防御能力提供了先进的技术支持。本综述对2017至2022年间人工智能技术在网络空间安全领域的最新应用进行了全面回顾。本综述重点介绍了机器学习、深度学习和一些流行的优化算法在该领域的最新应用进展，对算法模型的特点、性能结果、数据集、以及潜在的优点和局限性进行了分析，强调了现存的挑战。本工作旨在为想进一步挖掘人工智能技术在网络空间安全领域应用的潜力、解决特定网络空间安全问题的研究人员提供技术指导，掌握当前技术和应用的发展趋势以及网络安全领域的热点问题。

关键词：人工智能；机器学习；深度学习；优化算法；混合算法；网络空间安全

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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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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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桁架结构智能布局优化系统

李旲,胡云昌,曹宏铎

《中国工程科学》 2003年第5卷第2期页码 75-79

摘要：

应用模糊、混沌、神经网络等理论，以结构质量为优化目标函数，在构造一个新型的布局优化模型的基础上，对桁架结构布局优化这一结构优化领域的难点问题进行了研究。构造了一个完整的桁架结构智能布局优化系统，该系统由5 个模块组成，具有智能、自适应的特点，在确定了结构选型情况下，可以自动完成从基结构的智能自动建立到结构布局寻优的全过程。经实例验证，系统性能稳定，可以得到满足要求的结构布局优化解。

关键词：布局优化智能优化系统自适应

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水库优化调度的Pareto强度值SCE-UA算法

林剑艺,程春田,顾妍平,武新宇

《中国工程科学》 2007年第9卷第10期页码 80-82

摘要：

提出求解水库优化调度问题的Pareto强度值SCE-UA算法，该方法将水库优化调度的约束优化问题转换成两个目标函数的无约束优化问题，一个为原问题的目标函数，另一个为违反约束条件的程度函数；对上述两个目标函数组成的向量个体，利用Pareto 优于关系和个体Pareto 强度值概念，实现个体的优劣比较和群体的优劣排序，在此基础上使用 SCE-UA算法求解。这种算法不需要人工处理罚函数，具有较强的通用性、稳定性及更好的搜索性能。

关键词：水库优化调度约束优化 Pareto 优于关系 Pareto 强度值 SCE-UA算法

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流程工业智能优化制造

柴天佑,丁进良

《中国工程科学》 2018年第20卷第4期页码 51-58 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.009

摘要：

本文在分析流程工业的特点、运行现状和国际智能制造发展状况的基础上，提出了我国流程工业智能制造的新模式——智能优化制造在分析流程企业采用的由企业资源计划、制造执行系统、过程控制系统组成的三层架构和控制与管理信息化系统的发展状况基础上，提出了未来流程企业应采用的智能优化制造的架构和系统愿景功能，分析了实现愿景功能所需要攻克的关键共性技术和对自动化、计算机和通信、数据科学挑战的科学问题，提出了突出流程工业战略地位、实施战略规划与顶层设计等发展流程工业智能优化制造的建议。

关键词：流程工业智能优化制造发展愿景科学挑战

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遗传算法的改进及其在水库优化调度中的应用研究

钟登华,熊开智,成立芹

《中国工程科学》 2003年第5卷第9期页码 22-26

摘要：

遗传算法是通过对样本中个体的不断改进来寻找各类问题的最优解。由于标准遗传算法（SGA）存在收敛性及个体适应度求解方面的困难，在研究中，通过对SGA中遗传算子改进，特别是对选择算子的改进，提出了一种改进遗传算法（AGA），并将它应用于水库优化调度中。改变通常以水位变化序列为基础的遗传算法编码方案，通过数组存储水库库容状态，并以各库容状态对应的数组下标为基础进行遗传算法编码，通过实例，表明AGA对水库优化调度问题具有良好的适应性，同时结合数组存储理论的遗传算法编码方法简化了水库优化调度遗传算法的实现过程

关键词：遗传算法改进水库优化调度