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期刊论文 3938

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2006 144

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关键词

可持续发展 35

人工智能 27

增材制造 24

机器学习 21

遗传算法 21

神经网络 19

创新 16

发展 14

数值模拟 14

管理 14

优化 12

技术创新 12

智能制造 12

肠道菌群 12

COVID-19 11

三峡工程 11

DX桩 10

工程 10

中国 9

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检索范围：

排序：展示方式：

基于势场导向权的改进机器人路径规划免疫算法

王孙安,吴灿阳

《中国工程科学》 2013年第15卷第1期页码 73-78

摘要：

为了解决复杂环境中移动机器人的路径规划问题，结合人工势场法计算量小的特性和人工免疫网络的自适应调节能力，提出了一种改进的路径规划免疫算法。为了提高免疫网络的搜索能力以及免疫网络的收敛性，将人工势场法的规划结果作为先验知识构建了导向权，同时将抗体命令清晰度和抗体转移后的距离变化作为变量，构建了新的抗体转移概率算子。仿真结果表明，与其他算法相比，新算法在最优规划能力和网络收敛性能方面都有明显提高。

关键词：免疫网络人工势场移动机器人路径规划

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面向主动回收的产品模块化设计方法

张宠元,魏巍,詹洋,李汝鹏

《中国工程科学》 2018年第20卷第2期页码 42-49 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.02.007

摘要：

随着人们环保意识的增强，对产品可回收性能的要求也逐渐提高。本文在传统模块化设计方法的基础上，在产品设计初期融入了可主动回收产品的模块化设计思想，提出了基于主动回收产品的模块化准则，并且把主动回收度、内部聚合度以及外部耦合度作为优化目标进行模块划分。在算法部分，提出一种改进的免疫克隆多目标优化算法，该算法以变异操作为主，并通过去除较拥挤的抗体进行优化。最后，把该方法应用于内燃机模块划分中，与未优化的免疫算法进行对比，证明了改进免疫算法的优越性。

关键词：主动回收多目标优化模块化划分改进的免疫算法绿色设计

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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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一种BP神经网络的改进方法及其应用

李宏刚,吕辉,李刚

《中国工程科学》 2005年第7卷第5期页码 63-65

摘要：

针对BP神经网络中学习因子取值小、收敛性好但训练时间长，学习因子取值大、权值变化剧烈但可能导致振荡的情况，提出了一种修正学习因子的方法，即给学习因子前加一比例因子，在网络权值调整过程中自动调整学习因子的大小仿真结果表明，在导弹指令跟踪中，改进算法比原来算法优越得多。

关键词：神经网络改进算法仿真

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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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用改进后的CSF算法研究某边坡的稳定性

李建明

《中国工程科学》 2004年第6卷第5期页码 79-82

摘要：

用改进后的CSF算法对FWJ边坡进行了研究和探讨，算出了边坡的安全系数，并搜索出了潜在滑动面，得出了影响边坡稳定的主要因素、破坏机理和初步的支护措施。实践表明，笔者的做法是简便、合理、可信的，有进一步研究和应用的价值。

关键词：临界滑动场算法岩质边坡稳定性

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退火-遗传算法寻优及其实现

王英

《中国工程科学》 2008年第10卷第7期页码 57-59

摘要：

分析了遗传算法及退火算法的优缺点，提出用退火算法改进遗传算法局部的最优值搜索效率低问题。退火算法与遗传算法融合后，使算法在寻优结果上更加迅速精确。通过水泥的配比工程实例，与单纯的遗传算法的结果进行对比，说明该方法是有效的。

关键词：遗传算法退火算法遗传算法改进

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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：

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。研究中识别电力系统中相应抗原物质的电压变动因素，细胞激活生成过程的模糊建模，运用Mamdani模糊推理和重心中心解模糊方法，得到内环控制所需要的无功参考值指令。通过单机双闭环控制的SVG控制器离线仿真，对三相对称短路故障后控制的影响分析，并与PI控制方式比较。结果表明，所提出的仿生免疫机理的控制方案对于SVG中动态无功调节过程和对电力系统稳定性的控制作用是有效的。

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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免疫进化机制及其在时序模式挖掘中的应用研究

杨炳儒,秦奕青,宋泽锋

《中国工程科学》 2008年第10卷第4期页码 84-89

摘要：

针对目前动态数据挖掘中存在的问题，提出基于数据增量的动态挖掘进程概念；在动态挖掘进程和生物免疫进化过程的相似性基础上，提出了知识发现中的免疫进化机制的基本内涵；给出了基于免疫进化机制的时序模式挖掘算法及其实验分析，以验证理论的正确性和有效性。

关键词：动态数据挖掘免疫算法动态挖掘进程免疫进化机制时序模式挖掘

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一种改进BP算法在机械手逆运动学中的应用

吴爱国,郝润生

《中国工程科学》 2005年第7卷第7期页码 34-38

摘要：

通过对传统BP算法的分析，提出了一种改进激励函数的学习方法，并且在神经网络的每一层采用不同的学习速率，以提高训练速度；采用所提出的改进BP算法，训练多层前向神经网络，建立机械手逆运动学模型，仿真结果表明了该算法的有效性；与传统BP算法相比，大大提高了机械手逆运动学的精度。

关键词：神经网络 BP算法激励函数机械手逆运动学

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基于改进粒子群算法优化的PID控制器在协同碰撞避免系统中的应用 Article

Xing-chen WU, Gui-he QIN, Ming-hui SUN, He YU, Qian-yi XU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第9期页码 1385-1395 doi: 10.1631/FITEE.1601427

摘要：为解决将PID控制器引入协同碰撞避免（cooperative collision avoidance system，CCAS）的研究中存在的不能合理优化PID控制器，以及对车辆行驶稳定性、舒适性及燃油经济性研究不足的问题，本文提出使用改进的粒子群优化算法（particle swarm optimization, PSO）优化PID控制器的方法，来实现CCAS对车辆更好的操控的目标。其次，本文使用改进的粒子群算法，依据获得的汽车动力学数据，对PID控制器进行了优化。最后，本文模拟了配备CCAS的车辆在其PID控制器经过优化前后，在低速（≤50 km/h）和高速(≥100 km/h)两种巡航状态下，进行减速行驶、减速转向工况的测试。结果表明，经过本文方法优化的PID控制器，不仅可使CCAS实现基本功能，还可实现车辆动态稳定性，行驶舒适性和燃油经济性的改善。

关键词：协同碰撞避免系统；改进的粒子群算法；PID控制器；行驶舒适性；燃油经济性

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改进的二进制人工蜂群算法 Research Articles

Rafet DURGUT

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第8期页码 1080-1091 doi: 10.1631/FITEE.2000239

摘要：人工蜂群算法是一种基于群体智能并受蜜蜂觅食行为启发的演变优化算法。由于人工蜂群算法已被开发用于搜索连续的搜索空间来获得最优解，因此需要对其进行修改以应用于二进制优化问题。本文修改了人工蜂群算法来解决二进制优化问题，并将其命名为改进的二进制人工蜂群算法。提出的方法包括基于适应值和不同决策变量选择的更新机制。因此，我们的目标是通过增加探索能力来防止人工蜂群算法陷入局部最小值。将改进的二进制人工蜂群算法与人工蜂群算法的3种变体和其他文献中的启发式算法进行了比较，并使用了大家熟知的OR-Library数据集，其中包含为无容量限制的设施选址位置问题准备的15个问题实例。计算结果表明，该算法在收敛速度和鲁棒性方面均优于其他算法。可通过https://github.com/rafetdurgut/ibinABC获取算法源码。

关键词：人工蜂群；二进制优化；无容量限制的设施选址位置问题（UFLP）

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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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考虑非对称情形的一类拣选问题的改进LK算法求解

田伟,田国会,张攀,李晓磊

《中国工程科学》 2004年第6卷第11期页码 47-52

摘要：

分析并推证出单巷道固定货架的拣选优化问题可归结于对称或非对称旅行售货商问题，研究了一种新型的改进LinKernighan (LK)算法，并将其应用于固定货架的货物拣选优化过程中。实验仿真结果表明，用该算法能降低固定货架对称和非对称拣选优化时间和空间计算的复杂度，快速、稳定地找出最优解，满足了多次作业时待拣选货物数目变动范围较大的要求。

关键词：自动化立体仓库固定货架拣选优化 LK算法

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基于改进萤火虫算法的雷达网络最优化部署 Regular Papers

Xue-jun ZHANG, Wei JIA, Xiang-min GUAN, Guo-qiang XU, Jun CHEN, Yan-bo ZHU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第3期页码 425-437 doi: 10.1631/FITEE.1800749

摘要：随着无人机行业快速发展，无人机入侵带来的威胁和挑战引起越来越多关注。雷达网络检测是无人机入侵防御的重要手段之一。为在有限雷达资源下形成紧密可靠的雷达监视网络，雷达网优化部署至关重要。提出基于反馈机制的邻居学习策略和精英种群局部搜索策略的改进萤火虫算法，以平衡开发与探索能力，同时采用混沌序列初始化萤火虫位置，提高种群多样性。标准优化测试函数实验和典型雷达部署案例实验表明，该改进萤火虫算法比经典萤火虫算法和4个近期提出的改进算法有更好寻优性能，能有效解决雷达网部署优化问题。

关键词：改进萤火虫算法；雷达监视网络；部署优化；无人机入侵防御