检索结果-内蒙古大学图书馆

数学的实践与认识 2008年第18期38卷 98-104页

作者：吴养会卢恩双邓业胜秦宝福西北农林科技大学理学院应用数学系陕西杨凌712100 西北农林科技大学生命学院陕西杨凌712100

在一种基于马尔可夫网络的分布估计算法中,利用解的适应度函数模型表示变量的概率分布.通过相关系数检验建立了一种衡量适应度函数模型有效性的方法,同时该方法也可以用来确定初始种群规模大小.在二维相关变量结构下,将该方法应用于一... 详细信息

在一种基于马尔可夫网络的分布估计算法中,利用解的适应度函数模型表示变量的概率分布.通过相关系数检验建立了一种衡量适应度函数模型有效性的方法,同时该方法也可以用来确定初始种群规模大小.在二维相关变量结构下,将该方法应用于一种多变量生物动态模型的优化问题,结论表明通过该方法可以选择适当的种群规模,保证适应度函数模型的有效性,并提高算法的优化性能.

关键词：分布估计算法马尔可夫结构适应度函数生物控制模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于细菌觅食行为的分布估计算法在预测控制中的应用

引用

电子学报 2010年第2期38卷 333-339页

作者：王雪松程玉虎郝名林中国矿业大学信息与电气工程学院江苏徐州221116 中国科学院自动化研究所北京100190

为增强分布估计算法(EDA)的局部优化能力,将细菌的觅食(BF)行为,即细菌的趋化性运动引入到分布估计算法中,提出一种基于细菌觅食行为的分布估计算法BF-EDA.通过8个Benchmark函数来测试算法性能,并与常规EDA、粒子群优化(PSO)和HPSO-TVA... 详细信息

为增强分布估计算法(EDA)的局部优化能力,将细菌的觅食(BF)行为,即细菌的趋化性运动引入到分布估计算法中,提出一种基于细菌觅食行为的分布估计算法BF-EDA.通过8个Benchmark函数来测试算法性能,并与常规EDA、粒子群优化(PSO)和HPSO-TVAC算法进行实验比较,结果表明BF-EDA算法在优化解的质量和收敛速度方面具有较好的性能.进一步,为克服传统的基于梯度信息优化方法的缺点,将BF-EDA应用于预测控制的非线性滚动优化阶段,以优化求解被控系统的最优控制序列.曲线跟踪实验结果表明,基于BF-EDA的预测控制算法具有良好的控制品质.

关键词：分布估计算法细菌觅食预测控制滚动优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

分布估计算法研究及其在ASON网中的应用

分布估计算法研究及其在ASON网中的应用

引用

作者：许昌中山大学

学位级别：博士

分布估计算法(Estimation of distribution aigorithm,EDA)是一种基于概率模型的进化算法,它通过从当前群体中选取部分优质解作为产生新解的依据,利用概率分布模型分析这些解,并在此基础上通过概率分析构造新的群体。分布估计算法可以... 详细信息

分布估计算法(Estimation of distribution aigorithm,EDA)是一种基于概率模型的进化算法,它通过从当前群体中选取部分优质解作为产生新解的依据,利用概率分布模型分析这些解,并在此基础上通过概率分析构造新的群体。分布估计算法可以有效地解决传统遗传算法中存在的欺骗问题和连锁问题,表现出了很好的性能。\n 自动交换光网络(Automatically Switched Optical Network,ASON)是能够智能化的自动完成光网络交换连接功能的新一代光传送网络。自动交换光网络以实现动态、实时、按需的网络资源配置为目的,通过能自动发现和动态连接建立功能的分布式控制平面,实现动态的、基于信令的策略驱动控制,成为网络发展的必然趋势。\n 本文论述了分布估计算法的基本理论、相关改进及应用研究,采用分布估计算法对蚁群算法进行了改进,同时主要将分布估计算法应用到ASON网络,用于解决ASON网中的优化问题。主要的研究内容和创新点如下:\n (1)针对传统蚁群过早收敛的问题,首次提出了基于分布估计的蚁群优化算法,新算法突破了传统蚁群过早收敛的局限性,且蚁群中的每个蚂蚁具有更全面的学习能力,从而能够有效地解决组合优化问题,取得了较好的优化结果。\n (2)针对ASON网络恢复容量问题,建立了相应的数学模型,并提出了一种基于分布估计的恢复容量优化算法。与传统恢复容量算法相比,该算法在降低解搜索空间和计算量的同时,充分考虑到全局配置下所有恢复路由的动态组合,具有较好的性能。\n (3)针对ASON网络保护容量问题,建立了相应的数学模型,并提出了一种基于分布估计的保护容量优化算法。新算法较好地克服了过早收敛的局限性,具有结构简单、搜索效率高、求解速度快等优点。\n (4)针对ASON网中动态RWA问题,建立了相应的网络模型,并提出了一种基于分布估计算法的动态RWA算法。新算法具有阻塞率低、资源利用率高、结构简单、搜索效率高等优点,性能结果令人满意。\n (5)针对ASON网中基于SRLG分离的动态共享通道保护问题,建立了相应的数学模型,提出了一种基于分布估计算法的共享通道保护优化算法。该算法的核心思想是优化保护路由使保护路由之间尽可能多地共享资源。仿真实验结果表明,提出的新算法能有效地共享备份资源,提高了网络的资源利用率。

关键词：分布估计算法自动交换光网络蚁群算法网络生存性保护容量恢复容量路由波长分配共享通道保护

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

分布估计算法及其在智能调度中的应用研究

分布估计算法及其在智能调度中的应用研究

引用

作者：刘小平合肥工业大学

学位级别：博士

智能调度是解决复杂生产调度问题的有效途径,它使得生产调度研究进入了一个崭新阶段。但是,面对着种类繁多、特性迥异的实际调度问题,现有的智能调度方法还远远不够。这就要求进一步拓宽研究范围和思路,继续寻找有效的智能调度新方法。... 详细信息

智能调度是解决复杂生产调度问题的有效途径,它使得生产调度研究进入了一个崭新阶段。但是,面对着种类繁多、特性迥异的实际调度问题,现有的智能调度方法还远远不够。这就要求进一步拓宽研究范围和思路,继续寻找有效的智能调度新方法。分布估计算法作为一类新兴的进化算法,正成为当前智能计算中的研究热点。它使用概率模型来引导搜索过程,避免了交叉、变异等操作对于构造块的破坏,有效地提高了算法性能,可以快速、可靠地解决许多传统进化算法难以求解的复杂优化问题。考虑到分布估计算法的上述优点,本文将它应用到智能调度领域,围绕着生产调度的相关问题以及算法本身进行研究。主要工作如下： (1)针对离散生产过程建模,提出一种带有时间因子的规则化描述方法,并给出了改进的规则匹配策略。使用该方法为离散生产过程中的各加工模块建立模型,同时与其Petri网模型作比较。 (2)为了克服变量无关分布估计算法解决复杂函数优化问题的局限性,提出Q学习分布估计算法。将各基因位关联一个Agent,而把选择概率值更新规则作为其动作,通过使用Q学习方法与群体的进化过程交互,实现了概率向量的自适应更新,提高了算法的全局搜索能力。 (3)针对Job-Shop调度问题的组合优化特点,提出了一种自适应的整数编码分布估计算法。算法采用自适应的增量学习思想,通过更新概率矩阵和采样,实现了在整数空间的进化搜索,表现出了较好的性能。 (4)提出免疫分布估计算法,并分别给出其求解确定性Flow-Shop调度问题和模糊Flow-Shop调度问题的实现方案。该算法引入人工免疫的机理,采取基于浓度的选择方式,从而维持了群体的多样性,取得了较好的优化效果。 (5)对于加工时间预测进行研究,提出一种基于案例推理的预测方法。利用历史数据构建案例库,采用聚类算法为其建立索引结构,进而分两步检索相似案例,并通过案例修改获得预测值。实验结果表明,该方法优于多元线性回归和神经网络方法,具有更高的预测精度。

关键词：分布估计算法智能调度离散生产过程 Job-Shop调度问题 Flow-Shop调度问题

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分布估计算法的组合电路测试生成

引用

电子学报 2006年第B12期34卷 2384-2386页

作者：赵中煜彭宇彭喜元哈尔滨工业大学自动化测试与控制系黑龙江哈尔滨150080

基于遗传算法生成的测试矢量集的故障覆盖率要低于确定性方法.本文分析指出造成这种现象的一个可能原因在于,组合电路测试生成过程中存在高阶、长距离模式,从而导致遗传算法容易陷入局部极值或早熟收敛.为此,本文首次提出使用分布估计... 详细信息

基于遗传算法生成的测试矢量集的故障覆盖率要低于确定性方法.本文分析指出造成这种现象的一个可能原因在于,组合电路测试生成过程中存在高阶、长距离模式,从而导致遗传算法容易陷入局部极值或早熟收敛.为此,本文首次提出使用分布估计算法生成测试矢量.该方法使用联合概率分布捕捉电路主输入之间的关联性,从而避免了高阶、长距离模式对算法的影响,缓解了算法早熟收敛问题.针对ISCAS-85国际标准组合电路集的实验结果表明,该方法能够获得较高的故障覆盖率.

关键词：分布估计算法自动测试生成组合电路

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

分布估计算法及其性能研究

引用

武汉大学学报（理学版） 2005年第S2期51卷 125-128页

作者：丁才昌方勃鲁小平武汉大学计算机学院湖北武汉430072

在传统的遗传算法中,不合适的的参数设置会降低解的质量,于是在解决一些优化问题时传统的遗传算法被分布估计算法所取代.将分布估计算法按其复杂性归纳成几种模型,分别描述了它们的实现方法和求解问题的能力和效率.

关键词：分布估计算法概率模型组合优化问题

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

分布估计算法在巡航导弹航迹规划中的应用

引用

电光与控制 2010年第7期17卷 6-10页

作者：吴红王维平王磊杨峰国防科学技术大学信息系统与管理学院长沙410073

将分布估计算法引入到巡航导弹航迹规划中,以期在较短时间内规划出性能指标最优的攻击轨迹,提高巡航导弹的作战效能。在分布估计算法的应用过程中,首先采用航路段等距分割建立航迹规划优化性能指标的离散化计算方法;其次引入坐标变化和... 详细信息

将分布估计算法引入到巡航导弹航迹规划中,以期在较短时间内规划出性能指标最优的攻击轨迹,提高巡航导弹的作战效能。在分布估计算法的应用过程中,首先采用航路段等距分割建立航迹规划优化性能指标的离散化计算方法;其次引入坐标变化和候选节点构建基于分布估计算法的航迹规划方法;最后,以多核处理器提供的并行计算能力为依托,进行了航迹规划方法的并行计算设计。仿真实验表明,该方法能有效地缩短优化时间,提高优化结果。

关键词：巡航导弹航迹规划分布估计算法威胁强度并行计算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

分布估计算法及其在分布式流水车间调度中的研究

分布估计算法及其在分布式流水车间调度中的研究

引用

作者：朱波兰州理工大学

学位级别：硕士

在经济全球化背景下,制造业为了应对市场不断产生的新要求,如更短的产品交付时间或者更多样的产品种类等,必须设计实现更加具有竞争力的智能制造系统。车间调度作为制造系统的重要组成部分,一直是学术界和工程应用领域研究的热点。设计... 详细信息

在经济全球化背景下,制造业为了应对市场不断产生的新要求,如更短的产品交付时间或者更多样的产品种类等,必须设计实现更加具有竞争力的智能制造系统。车间调度作为制造系统的重要组成部分,一直是学术界和工程应用领域研究的热点。设计有效的调度方案帮助企业降低生产成本、提高生产效率已成为工业界和学术界亟待解决的“卡脖子”问题。生产调度作为一类典型的组合优化问题,通常具有大规模、非线性、强约束、多目标、高耦合等特点,而大多数生产调度问题也属于NP(Non-deterministic Polynomial)难问题。车间调度的任务是在一定的资源(包括生产物料资源、能源动力资源、加工设备资源、资金技术资源等)约束条件下,合理地安排工件在各个机器上的加工次序,使一个或多个生产目标达到最优。流水车间调度问题作为车间调度问题的重要分支,广泛地存在于冶金、机械、电子、化工等制造领域。与传统流水车间调度问题相比,零空闲流水车间调度问题考虑了不允许机器停止运转场景下的调度问题,更贴近实际生产场景,具有更重要的理论意义和实际应用价值。优化调度策略是提高制造执行系统对制造资源利用效率及生产任务处理效率的重要方式。分布估计算法(Estimation of Distribution Algorithm,EDA)是一种基于统计学原理的随机优化算法。该算法与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)有着显著的区别,GA采用交叉和变异等操作产生新个体,EDA则通过对搜索空间采样和统计学习来预测搜索的最佳区域,进而产生优秀的新个体。相比于GA基于基因的微观层面的进化方式,EDA采用基于搜索空间的宏观层面的进化方式,具备更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。EDA的概念提出后得到了迅速的发展,目前相关理论研究及工程应用已取得了不少成果。结合实际生产中面临的几种约束,本文对分布式流水车间调度问题及其扩展进行了深入研究。本文的主要研究内容和工作如下:(1)元启发式算法是解决复杂优化问题的有效方法。然而,由于不同的问题各有其特征,因而元启发式算法在实际应用中的适用性受到限制。本文提出了一种基于适应度地形的离线学习型协同进化算法(Offline Learning Co-evolutionary Algorithm,OLCA),通过改进高斯分布估计算法(EDA)和引入差分进化(Differential Evolution,DE)的变体增强搜索能力以求解复杂的连续实值优化问题。在OLCA中,通过使用随机森林的离线学习来建立搜索策略(即EDA和DE)和适应度地形之间的关系。在进化过程开始之前,由适应度地形的特性来确定合适的策略。使用DOE(Design of Experiments)方法对算法参数进行校验。基于CEC2017基准测试集上的实验结果表明OLCA算法优于其他文献中选用的先进算法。此外,还通过19个CEC 2011测试问题,验证了所提出的OLCA的有效性。(2)分布式装配混合零空闲置换流水车间调度问题(Distributed Assembly Mixed Noidle Permutation Flow-Shop Scheduling Problem,DAMNIPFSP)是现代工业(包括集成电路生产、陶瓷熔块生产、玻璃纤维加工和炼钢工业)中的一个典型场景,它是一个考虑了混合零空闲约束机器和常规机器的新模型。本文为DAMNIPFSP提出了一种基于分布估计算法的超启发式方法(EDA-HH)。利用十种启发式规则作为低级算子来搜索解空间。将分布估计算法集成到超启发式框架中,作为操作低级启发式序列的高层控制策略。为了提高EDA-HH的精搜索能力,对产品和工件进行破坏-重构操作。通过计算仿真模拟,实验结果表明,所提出的EDA-HH在统计意义上显著优于竞争对手。此外,利用CPLEX求解器在小规模实例上验证了混合整数线性规划模型的正确性。(3)针对分布式装配阻塞流水车间调度问题(Distributed Assembly Blocking FlowShop Scheduling Problem,DABFSP),本文设计了一种基于分布估计算法的自学习超启发式方法(Self-learning Hyper-heuristic,SL-HH)。采用构造启发式、NEH和随机方法进行协同种群初始化。设计了针对DABFSP的问题特征的十二种低级启发式方法。以增量学习的方式,融合低级启发式历史成功经验,实现算法的自学习和自适应。引入存档机制,在更新概率模型时,同时考虑当前代优势种群和前数代优势种群,减缓了早熟收敛的趋势。基于900个标准测试用例的仿真实验结果验证了SL-HH的有效性。

关键词：分布式车间调度零空闲流水车间阻塞流水车间分布估计算法超启发式

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

分布估计算法及其应用研究

分布估计算法及其应用研究

引用

作者：钟润添中国科学技术大学

学位级别：硕士

在当代科学技术的各个领域都存在各种各样的优化问题，形成的数学模型也各不相同。近年来，进化计算在解决复杂优化问题方面取得了很大的成就。但是在如何根据具体的问题设计有效的进化算法以提高计算速度及解决约束优化问题等方面还有... 详细信息

在当代科学技术的各个领域都存在各种各样的优化问题，形成的数学模型也各不相同。近年来，进化计算在解决复杂优化问题方面取得了很大的成就。但是在如何根据具体的问题设计有效的进化算法以提高计算速度及解决约束优化问题等方面还有许多工作需要去做。遗传算法中的积木块假设使遗传算法具备了搜索到全局最优解的能力，但遗传操作算子在解决一些问题时却会破坏积木块，使它们无法有效重组，因此无法生成全局最优解。研究如何保护在搜索过程中获得的优良模式(即积木块)不受遗传算子的破坏，并对它们有效重组，成为近年来进化与遗传算法研究领域关注的一个重要课题。这导致了一类新的进化算法的出现，即分布估计算法。本文对分布估计算法进行了研究，论文的主要工作和创新之处有：\n (1)提出了两种新的用于连续函数优化的分布估计算法，它们都是利用高斯混合模型(GMM)对解空间中的优良解所在区域进行建模，分别采用“Boosting”技术和贪心的EM算法对GMM进行学习，实现了模型结构和模型参数的自动学习，消除了此前EDAs对模型结构先验知识的依赖。\n (2)提出了一种基于高斯概率分布估计和一种基于边缘分布估计的多目标优化算法，它们分别在每一进化代中通过估计较优个体的高斯概率分布和边缘概率分布来引导各自对Pareto最优解的搜索。通过与Pareto排序、基于拥挤机制的多样性保持等技术的有机结合，使得这两种算法在具有良好收敛性能的同时，具有很好的维持群体多样性的能力。由于算法采用了概率模型比较简单，在进化的过程中估计概率分布时不用学习变量间复杂的结构信息，因此它们的计算复杂度较低、速度比较快。\n (3)提出了一种解决多目标背包问题的多目标优化算法，该算法通过估计多个概率模型的边缘分布来保持群体的多样性，对于解决这种多目标的组合优化问题具有很强的寻优能力，得到的结果可以非常逼近Pareto前沿，而且分布范围比较广。

关键词：分布估计算法高斯混合模型多目标优化 Pareto前沿

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

分布估计算法种群进化机制的研究

分布估计算法种群进化机制的研究

引用

作者：黄情操南昌航空大学

学位级别：硕士

分布估计算法（EDAs）从提出到现在虽然取得了不少进展，但是还有不少问题需要深入研究。例如对算法的种群进化机制研究，算法的设计与应用研究等。分布估计算法种群进化机制主要包括算法的模式定理和变量之间的联结关系，算法的种群多... 详细信息

分布估计算法（EDAs）从提出到现在虽然取得了不少进展，但是还有不少问题需要深入研究。例如对算法的种群进化机制研究，算法的设计与应用研究等。分布估计算法种群进化机制主要包括算法的模式定理和变量之间的联结关系，算法的种群多样性保持和算法的收敛性。分布估计算法的变量之间的联结关系是算法的本质属性，决定了算法求解问题的难度。算法的种群多样性保持对于分布估计算法避免陷入局部最优有着极其重要的意义，决定了算法的搜索结果是否全局意义上的最优解，是分布估计算法理论中一个非常重要的问题。收敛性是分布估计算法最重要的指标之一，决定了算法能否正确有效的进行搜索，能否正确有效的解决过去不能解决或者不能有效解决的问题，提高其工作效率。本文以分布估计算法为基础，结合其他智能算法，对于算法的收敛性和和多样性进行了研究。本文的研究内容如下： (1)首先介绍了分布估计算法及其研究背景，并且由一个例子简单的介绍了分布估计算法的求解过程；接着对分布估计算法进行了概要性的描述，引出了分布估计算法种群进化机制的研究成果与不足，最后提出了本文的研究方向和方法。 (2)着重介绍了分布估计算法的基本框架结构，变量离散型和变量连续型的分布估计算法的研究和发展，以及分布估计算法种群进化机制的一些基础理论，重点介绍了算法的收敛性分析和多样性保持的数学工具和方法，为后面的研究打下基础。 (3)对一类分布估计算法中的种群进化机制进行了研究，重点研究了分布估计算法的收敛性对于算法性能的影响，在简要的分析蚁群算法的基础上，提出了蚁群算法与分布估计算法融合的算法，并且运用随机过程理论中的马尔科夫链对该算法的收敛性进行了证明，最后通过实验仿真，表明在该模型下，在文中所述的算法有效的改善了分布估计算法的收敛性。 (4)通过分析分布估计算法中种群进化机制中的种群多样性，引入了均匀变异算子，并与单变量边缘分布算法相结合提出了一种保持种群多样性的单变量边缘分布算法的算法，通过实验比较，结果表明新算法在维持种群的多样性方面确有成效。

关键词：分布估计算法单变量边缘分布算法种群收敛性均匀变异算子多样性蚁群算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：