检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2012年第2期29卷 465-468页

作者：史哲文白雪石郭禾大连理工大学软件学院嵌入式系统工程系辽宁大连116620

在基于粒子群算法的多模优化问题中,针对现存小生境方法需要特定参数的缺陷,提出了一种不需要参数的小生境算法。该算法通过粒子适应度在种群适应度中所占比例以及粒子之间的欧式距离两方面因素确定粒子的局部最优解,并通过每轮迭代中... 详细信息

在基于粒子群算法的多模优化问题中,针对现存小生境方法需要特定参数的缺陷,提出了一种不需要参数的小生境算法。该算法通过粒子适应度在种群适应度中所占比例以及粒子之间的欧式距离两方面因素确定粒子的局部最优解,并通过每轮迭代中每个局部最优解粒子和以它作为局部最优解的普通粒子的欧式距离的平均值确定出该小生境的半径。在几个广泛的测试函数上的实验结果表明,该算法在收敛速度和成功率方面比需要小生境参数的算法(FERPSO、SPSO)更优秀。

关键词：小生境粒子群优化多模函数适应度欧氏距离

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确定服务时间预约系统联合能力计划与调度方法

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中国管理科学 2015年第S1期23卷 15-22页

作者：阎崇钧唐加福姜博文刘锋东北财经大学管理科学与工程学院辽宁大连116025 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

文章以医院门诊预约服务为研究背景,以系统收益与患者候诊成本、科室的空闲成本和加班成本的差作为目标效用,建立带有爽约患者的医疗预约系统联合计划与调度问题模型。当候诊成本与加班成本为单调非减的凸函数时,本文证明目标函数是多... 详细信息

文章以医院门诊预约服务为研究背景,以系统收益与患者候诊成本、科室的空闲成本和加班成本的差作为目标效用,建立带有爽约患者的医疗预约系统联合计划与调度问题模型。当候诊成本与加班成本为单调非减的凸函数时,本文证明目标函数是多模函数,并基于多模函数的性质,给出求解该类问题最优解的精确算法。数值实验显示最优调度策略超额预定首个时段,且患者爽约概率对最优调度方案中超额预定比例、目标效用值、医院空闲成本、加班成本以及患者的候诊成本有显著影响,研究结果对于医院预约系统的设计和评估有指导意义。

关键词：医疗运作管理预约调度多模函数

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带临时需求的预约系统最优能力计划与调度策略

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东北大学学报（自然科学版） 2014年第8期35卷 1083-1087页

作者：阎崇钧唐加福姜博文东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

建立带有临时到达需求的预约系统联合能力计划与调度模型,在服务时间服从指数分布且成本函数为单调增凸函数的条件下,证明目标函数是多模函数.基于多模函数的性质给出收敛于精确最优解的邻域搜索算法,同时确定最优调度人数和调度方案,... 详细信息

建立带有临时到达需求的预约系统联合能力计划与调度模型,在服务时间服从指数分布且成本函数为单调增凸函数的条件下,证明目标函数是多模函数.基于多模函数的性质给出收敛于精确最优解的邻域搜索算法,同时确定最优调度人数和调度方案,使系统效用最大.通过大量数值实验分析了不同系统参数对最优效用的影响,以及临时到达需求对预约系统设计的影响.实验结果显示,最优调度策略超额预定首个时段,在大多数场景中,临时到达需求降低系统的效用.

关键词：随机优化预约调度多模函数排队系统预约挂号

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确定服务时间预约系统联合能力计划与调度方法

确定服务时间预约系统联合能力计划与调度方法

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第十七届中国管理科学学术年会

作者：阎崇钧唐加福姜博文刘锋东北财经大学管理科学与工程学院东北大学信息科学与工程学院

关键词：医疗运作管理预约调度多模函数

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基于边界处理改进的局部信息粒子群优化算法

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软件导刊 2014年第3期13卷 62-64页

作者：刘宇航中南民族大学计算机科学学院湖北武汉430074

具有代表性的一种局部信息粒子群优化模型大幅度提高了解决多模优化问题的能力,但该类算法存在难以搜索到位于边界附近且跨度较小区域优化解的问题。提出了一种改进的粒子群优化算法,以增强其处理多模优化问题的能力。在算法迭代过程中... 详细信息

具有代表性的一种局部信息粒子群优化模型大幅度提高了解决多模优化问题的能力,但该类算法存在难以搜索到位于边界附近且跨度较小区域优化解的问题。提出了一种改进的粒子群优化算法,以增强其处理多模优化问题的能力。在算法迭代过程中,利用边界处理方法,让超出边界的粒子修复后以较大概率落在边界附近,从而加强对边界附近且跨度较小区域的搜索。与原算法实验对比表明,改进后的算法鲁棒性更强。

关键词：多模函数粒子群优化边界处理

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种群规模可变的免疫多模态函数优化

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计算机应用 2013年第3期33卷 814-815+900页

作者：张华伟丁松阳河南财经政法大学计算机与信息工程学院

为了平衡种群规模对算法搜索效率和有效性的影响,提出了一种种群规模可变的免疫克隆算法求解多模态函数优化问题。给出了种群规模的变化规则、变化幅度和变化的具体实现过程,实现了种群规模根据进化过程自适应的动态变化。此外,结合多... 详细信息

为了平衡种群规模对算法搜索效率和有效性的影响,提出了一种种群规模可变的免疫克隆算法求解多模态函数优化问题。给出了种群规模的变化规则、变化幅度和变化的具体实现过程,实现了种群规模根据进化过程自适应的动态变化。此外,结合多模态函数优化的特点,采用Baldwin学习作为局部搜索机制,增强算法搜索最优解的能力。实验结果表明,本算法寻优能力较强,收敛速度较快,并且较为稳定。

关键词：免疫优化多模函数种群规模变化规则局部搜索

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免疫文化基因算法求解多模态函数优化问题

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计算机应用研究 2012年第12期29卷 4515-4517页

作者：刘合安张群慧湖南城市学院信息科学与工程学院湖南益阳413000 湖南信息科学职业学院长沙410151

为了尽可能找到多模函数优化问题的全部最优解,提出了一种免疫文化基因算法。采用危险信号自适应引导免疫克隆、变异和选择过程,并采用Baldwin学习机制作为局部搜索策略,增强了算法搜索最优解的能力。实验结果表明,本算法求解精度较高。

关键词：免疫优化多模函数文化基因算法危险信号

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改进的免疫算法在函数优化中的应用

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哈尔滨工业大学学报 2009年第7期41卷 135-139页

作者：谢景新程春田仝磊光河北农业大学机电工程学院河北保定071001 大连理工大学电信学院辽宁大连116024 大连理工大学水利信息研究所辽宁大连116024

针对遗传算法群体多样性保持能力不足,易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的免疫算法(Im-proved Artificial Immune Algorithm,IAIA),并将其与函数优化相结合,用于解决多模函数优化问题.用个体的实数值根据欧式距离进行适当的聚类分析... 详细信息

针对遗传算法群体多样性保持能力不足,易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的免疫算法(Im-proved Artificial Immune Algorithm,IAIA),并将其与函数优化相结合,用于解决多模函数优化问题.用个体的实数值根据欧式距离进行适当的聚类分析,认为类内个体均具有相同的浓度值,用个体的二进制编码计算类的平均信息熵,进而得到浓度值,用以取代了标准人工免疫算法(Artificial Immune Algorithm,AIA)中计算任意两个体间信息熵的算法;根据个体适应值和浓度控制个体的繁殖率,该算法在保持与AIA相近的多样性和收敛性的同时,达到减少算法的时间复杂性,提高计算效率的目的.测试实验表明,对单模和多模函数优化问题,以及在高维的情况下,IAIA有较高的解质量及较短的运算时间,显示出良好的性能.

关键词：聚类分析亲和力平均信息熵多模函数

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多模函数的一种全局优化策略研究

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系统仿真学报 2006年第10期18卷 2782-2785页

作者：马宏李晓磊张承进山东大学控制科学与工程学院山东济南250061

Animat理论是人工生命的一种表现形式,具有自治性、适应性、涌现性等复杂系统所体现的特点。基于animat理论,采用面向对象的分析方法建立其视觉模型和反应行为机制,通过模拟动物勘查周围复杂、陌生的环境以寻找路径的方式,提出了一种灵... 详细信息

Animat理论是人工生命的一种表现形式,具有自治性、适应性、涌现性等复杂系统所体现的特点。基于animat理论,采用面向对象的分析方法建立其视觉模型和反应行为机制,通过模拟动物勘查周围复杂、陌生的环境以寻找路径的方式,提出了一种灵活稳定的优化策略,尝试用其解决多模函数全局优化的问题。利用标准测试函数对此优化策略进行测试,仿真结果表明其充分发挥了animat理论特点,具有良好的收敛性和计算精度,可以克服现有智能优化算法在求解优化问题时的早熟、求解精度不高等问题,对各种优化问题均具有很强自适应性。

关键词： animat 视觉模型反应行为全局优化多模函数

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基于animat视觉模型的智能优化模式研究

基于animat视觉模型的智能优化模式研究

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作者：马宏山东大学

学位级别：硕士

最优化问题普遍存在于现实生活中，且随着人类对节能、环保等要求的日益提高，其作用显得越来越重要。最优化方法是解决最优化问题的理论和算法，主要包括传统优化算法和智能优化算法两大类。传统算法多采用导数优化方法(也称梯度优化方... 详细信息

最优化问题普遍存在于现实生活中，且随着人类对节能、环保等要求的日益提高，其作用显得越来越重要。最优化方法是解决最优化问题的理论和算法，主要包括传统优化算法和智能优化算法两大类。传统算法多采用导数优化方法(也称梯度优化方法)，主要是通过求导获得解的信息，但在求解问题时通常要求优化对象具有明确的问题模型、良好的可微性和连续性条件。随着现在实际优化问题的复杂性、多样性、不确定性呈现出的日益增加的趋势，使得传统优化方法解决问题的范围越来越窄。智能优化算法应运而生，克服了以上缺点，加之算法自身的通用性、灵活性、计算并行性等特点，使智能算法在优化领域迅速取得成功，解决了大批以往难解的复杂优化问题，但现有的智能算法缺乏严格的理论论证和统一框架，没有形成一般性方法，只能具体问题具体分析，同时面临求解时易陷入局部极小、求解精度不高、早熟、求解效率低等问题。因此，优化理论与算法的研究是一个非常具有理论意义和应用价值的课题。现有的智能优化算法其本质是对生物现象或者自然规律的一种模拟。Animat理论是人工生命的一种表现形式，具有自治性、适应性、涌现性等复杂系统所体现的特点。基于animat理论，采用面向对象的分析方法建立其视觉模型和反应行为机制，通过模拟动物勘查周围复杂、陌生的环境以寻找路径的方式，建立了一种灵活稳定的优化策略；采用改进的Powell方法对animat的视觉模型进行了改进，并对算法功能进行了扩展；针对多模态函数优化问题，对其求解能力及收敛性进行了仿真验证，结果表明，该优化模式充分发挥了animat的理论特点，可以很好的处理不同复杂度的问题，具有很强的自主性和适应性，同时具有良好的收敛性和计算精度，并可以克服现有智能优化算法在求解优化问题时的早熟、求解精度不高等问题。最后，指出了本文不足之处以及有待进一步解决的问题，并对基于animat视觉模型的智能优化模式的发展前景作出了展望。

关键词：智能优化模式多模函数 animat 视觉模型行为管理机制

来源：评论

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