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期刊论文 486

年份

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2018 39

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2013 14

2012 13

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2010 8

2009 9

2008 14

2007 23

2006 17

2005 18

2004 17

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关键词

遗传算法 21

优化 18

优化设计 12

多目标优化 11

神经网络 10

优化调度 4

稳健设计 4

不确定性 3

人工智能 3

算法 3

BP算法 2

GM(1 2

HY-2 2

Maradbcm算法 2

五品联动 2

人工神经网络 2

分布式优化 2

可靠性灵敏度 2

增材制造 2

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检索范围：

排序：展示方式：

基于TLBO算法的不确定性条件下复杂产品协同设计的可靠性拓扑优化

洪兆溪, 蒋翔宇, 冯毅雄, 田钦羽, 谭建荣

《工程（英文）》 2023年第22卷第3期页码 71-81 doi: 10.1016/j.eng.2021.06.027

摘要： text-align: justify;">复杂产品的拓扑优化设计可以显著改善材料和节能本研究选择了一种大吨位液压机作为典型的复杂产品，用以表述这种优化方法。基于可靠性和优化解耦模型与基于教与学优化（TLBO）算法，本文提出了一种可靠性拓扑优化方法。将由板系结构形成的支撑物作为拓扑优化对象，具有轻量化和稳定性好的特点。将某种不确定性下的可靠性优化和结构拓扑优化协同处理。首先，利用有限差分法将优化问题中的不确定性参数修正为确定性参数。然后，将不确定性可靠性分析和拓扑优化的复杂嵌套解耦。最后，利用TLBO算法求解解耦模型。该算法参数少，求解速度快。TLBO算法采用了自适应教学因子，在初始阶段实现了更快的收敛速度，并在后期阶段进行了更精细的搜索。本文给出了一个液压机基板结构的数值实例，验证了该方法的有效性。

关键词：板系结构可靠性协同拓扑优化教与学优化算法不确定性产品生命周期的协同设计

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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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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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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

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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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粒子群优化算法在水文科学中的应用进展

董前进,曹广晶,王先甲,戴会超,赵云发

《中国工程科学》 2010年第12卷第1期页码 81-85

摘要：

介绍了粒子群算法的标准算法及流程，探讨了粒子群算法在水库优化调度、水电站经济运行、参数优选等水文领域中的研究成果和存在的问题，指出未来应该加强粒子群算法改进机理和收敛性能的研究，并与其他算法技术相比较、结合，拓展其在水文科学领域的应用范围，为解决水文领域中大量优化问题提供新途径。

关键词：水文科学粒子群优化算法优化调度经济运行

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遗传算法在工程爆破参数优化中的应用

许红涛,卢文波

《中国工程科学》 2005年第7卷第1期页码 76-80

摘要：

工程爆破中的参数优化问题是个复杂的非线性规划问题。以矿山爆破参数优化数学模型为例，采用遗传算法实现了爆破参数的优化。结果证实了利用遗传算法进行爆破参数优化的可行性与高效性，为求解该问题提供了一个有效的新途径。

关键词：工程爆破采矿优化数学模型非线性规划遗传算法

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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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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：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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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：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本文对TSPLIB中的10个算例进行仿真实验，并与其它算法的实验结果进行对比，结果证明该算法不仅收敛速度快，而且寻优精度高。

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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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。在这种情况下，设计一种新的算法来更好地解决优化问题变得越来越有意义。海豚有很多值得关注的生物特性和生活习性，如回声定位、信息交流、合作分工等。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。、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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一种新型灰狼优化算法及其在5G频率选择表面设计中的应用 Research Article

何志豪1,2,3,晋刚1,2,3,王英俊1,2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第9期页码 1338-1353 doi: 10.1631/FITEE.2100580

摘要：第五代无线通信系统(5G)的发展使元启发算法与电磁设备的设计过程结合得更为紧密。本文提出一种自适应灰狼优化器（SAGWO），并将其与一种基于单元节点的5G频率选择面（FSS）优化模型相结合。在基准函数测试中，SAGWO优于其他5种优化算法：原始灰狼优化器（GWO）、遗传算法（GA）、粒子群优化器（PSO）、改进灰狼优化算法（IGWO）和基于选择性对抗的灰狼优化算法（SOGWO）。因为SAGWO具有良好全局寻优能力，所以SAGWO适用于解决具有较大设计空间的5G FSS优化问题。将SAGWO与新的FSS优化模型相结合，能自动生成在中心工作频率处具有电磁屏蔽能力的FSS结构。结果表明，优化后的FSS在中心频率处具有较好电磁干扰屏蔽能力和较高角稳定性。最后，制作并测试了优化后的FSS样品。

关键词：灰狼优化算法；第五代无线通信系统（5G）；频率选择面；形状优化

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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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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