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2005 11

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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

优化算法 2

优化调度 2

加速遗传算法 2

强化学习 2

粒子群优化算法 2

群体智能 2

运动补偿 2

1)模型 1

3D打印 1

A^*算法 1

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检索范围：

排序：展示方式：

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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基于Wilkinson矩阵提升稀疏自适应匹配追踪重构效率 None

Rasha SHOITAN, Zaki NOSSAIR, I. I. IBRAHIM, Ahmed TOBAL

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第4期页码 503-512 doi: 10.1631/FITEE.1601588

摘要：稀疏自适应匹配追踪（sparsity adaptive matching pursuit，SAMP）是压缩感知信号的一种贪婪重构算法。SAMP可以在没有稀疏先验信息的情况下重构信号，与其他贪婪算法相比对噪声信号具有更好的重构性能。但SAMP在重建质量方面，特别是在高压缩比时，仍有不足。

关键词：块压缩传感；稀疏自适应匹配追踪；贪婪算法；Wilkinson矩阵

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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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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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基于蛙跳思想的量子编码遗传算法

许波,彭志平,余建平,柯文德

《中国工程科学》 2014年第16卷第3期页码 108-112

摘要：

量子门旋转相位、变异概率大小的确定，是目前制约量子遗传算法效率的两个主要问题。本文提出一种基于蛙跳思想的量子编码遗传算法（QRGA），该算法采用自适应的方式对量子旋转门旋转角进行调整，并基于模糊逻辑将蛙跳的步长进行量化以指导变异概率调整，保证进化的方向性和提高算法效率，对比实验结果表明算法可以避免陷入局部最优解

关键词：量子编码量子遗传算法蛙跳算法群体智能

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时域有限差分算法与遗传算法在平面螺旋电感设计中的应用

王宏建,李靖,刘和光,姜景山

《中国工程科学》 2004年第6卷第11期页码 38-42

摘要：

文章通过电磁场时域有限差分(FDTD)算法与遗传算法(GA)相结合进行平面螺旋电感设计。通过优化单元网格大小，可优化设计整个平面螺旋电感（包含空气桥）的结构尺寸。

关键词：时域有限差分算法遗传算法平面螺旋电感品质因素

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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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基于空间收缩的并行演化算法

王涛,李歧强

《中国工程科学》 2003年第5卷第3期页码 57-61

摘要：

提出了一种基于空间收缩的求解MINLP问题的新算法。算法应用了快速有效的不完全演化搜索较优解的分布信息，通过分布信息定位最优解的可能分布，再由精英个体信息决定下次搜索空间。仿真结果表明该算法在搜索效率、应用范围、解的精确性和鲁棒性上都优于其他现存演化算法。

关键词：空间收缩演化算法 MINLP

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关联规则挖掘算法综述

毕建欣,张岐山

《中国工程科学》 2005年第7卷第4期页码 88-94

摘要：

介绍了关联规则挖掘算法的基本原理，并按照挖掘中涉及到的变量数目（维数）、数据的抽象层次和处理变量的类别（布尔型和数值型），依次对关联规则挖掘算法的研究进行综述，并对一些典型的算法进行分析和比较，最后展望了关联规则挖掘算法的研究方向

关键词：数据挖掘关联规则算法综述

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TIE算法：一种用于处理演化数据的聚类分层分类法生成技术上层算法 None

Rabia IRFAN, Sharifullah KHAN, Kashif RAJPOOT, Ali Mustafa QAMAR

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第6期页码 763-782 doi: 10.1631/FITEE.1700517

摘要：提出一种新颖的分类增量进化（TIE）算法，用于处理随时间演变的数据。TIE是一种现有聚类分层分类法生成技术的上层算法，它允许现有分类法增量地演进。在计算机领域的研究论文中对该算法进行了评估。结果表明，与从头再生分类法相比，随数据演化的分类法生成算法耗时非常短，且在单位时间下性能更佳。

关键词：分类法；聚类算法；信息科学；知识管理；机器学习

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一种OFDM系统动态子载波比特和功率分配联合算法

高欢芹,酆广增,朱琦

《中国工程科学》 2006年第8卷第3期页码 62-65

摘要：

提出一种多用户OFDM（orthogonal frequency division multiplexing）系统下行链路，具有信道变化实时性的动态子载波、比特和功率分配联合算法（UA），在满足各个用户数据速率和提出的算法与动态子载波分配算法（WSA）相比，计算复杂度相当，在移动信道环境下仿真结果表明性能有一定的改善。

关键词： OFDM 动态子载波分配算法（WSA）联合子载波比特和功率分配算法（UA）

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应用神经网络进行短期负荷预测

罗枚

《中国工程科学》 2007年第9卷第5期页码 77-80

摘要：针对传统的BP算法具有训练速度慢，易陷入局部最小点的缺点，采用具有较快收敛速度及稳定性的L-M（Levenberg-Marquardt）优化算法进行预测，使平均相对误差有了很大改善，而采用贝叶斯正则化算法可以解决网络过度拟合

关键词：短期负荷预测人工神经网络 L唱M算法贝叶斯正则化算法优化算法

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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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基于遗传算法的单脉冲阵列天线优化

王宏建,高本庆,刘瑞祥

《中国工程科学》 2002年第4卷第5期页码 84-87

摘要：

采用遗传算法来优化单脉冲阵列天线的和、差方向图和方向性系数。

关键词：单脉冲阵列天线遗传算法方向图方向性系数

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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