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2005 12

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关键词

遗传算法 21

神经网络 7

优化 4

人工智能 3

人工神经网络 3

算法 3

BP算法 2

HY-2 2

Maradbcm算法 2

OFDM 2

仿真 2

优化算法 2

优化调度 2

信息素 2

强化学习 2

粒子群优化算法 2

群体智能 2

计算机模拟 2

运动补偿 2

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检索范围：

排序：展示方式：

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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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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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：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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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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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。

关键词：临界滑动场算法岩质边坡稳定性

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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：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

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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：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。

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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基于改进型分簇和核岭回归的RSS室内定位算法 Research Articles

乐燕芬,张贺娜,施伟斌,姚恒

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第6期页码 827-838 doi: 10.1631/FITEE.2000093

摘要：提出一种基于接收信号强度（RSS, received signal strength）的位置指纹定位算法。该算法分为离线和在线阶段。离线阶段采用一种改进的分簇方法，采用K中心点分簇算法，把物理位置位于簇外边缘的参考点加入簇指纹库，使得参考位置点的RSS信号特性与物理位置结合。在线定位时，基于簇匹配的粗定位与簇内二次精确定位结合。簇内定位采用基于核岭回归的算法，通过核函数实现RSS信号特性与物理位置非线性关系挖掘，同时算法在簇内成员中进行，减小了时间复杂度。通过两个典型室内环境下的定位实验，探究了基于RSS信号强度和覆盖向量的两种分簇和簇匹配准则对算法性能的影响，以及不同环境下参数的选择，验证了所提算法的定位性能。

关键词：室内定位；接收信号强度（RSS）指纹；核岭回归；簇匹配；改进型分簇

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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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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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一适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法

丁晓青,付强

《中国工程科学》 2009年第11卷第10期页码 19-24

摘要：

提出一种适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法，采用基于描述性模型的多类分类器（modified quadratic discriminantfunction，MQDF）作为Adaboost基元分类器，可直接进行多类分类，无需将多类问题转化为多个两类问题处理，其训练复杂度大大低于已有的多类Adaboost算法。算法提出根据广义置信度更新样本权重，实验证明这种算法适用于大规模多类分类问题。为了降低算法的识别复杂度，提出从所有训练后得到的Adaboost基元分类器组中选择一个最优的基元分类器作为最终分类器的方法进行删减。在HCL2000及THOCR-HCD数据集上进行实验证明，所提改型Adaboost算法提高了识别率的有效性，该算法的相对错误率比现有最优算法分别下降了14.3 %，8.1 %和19.5 %。

关键词：多类Adaboost算法手写汉字识别广义置信度改进的二次鉴别函数

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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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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,该算法首先对HS音高扰动调整方法的随机性进行分析，根据和声库中解的质量生成自适应惯性权重，并重构微调带宽寻优，提升HS的寻优效率及精度。最后，构建动态参数调整机制以提高算法寻优的效率。通过证明3个定理揭示HS-CS是一种全局收敛的元启发式算法。在实验部分，选取12种经典的测试函数优化求解以验证HS-CS算法的性能。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。

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