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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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1,072 篇 专利
219 篇 学位论文
160 篇 期刊文献
18 篇 会议

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1,469 篇 电子文献
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日期分布

学科分类号

360 篇 工学
- 143 篇 计算机科学与技术...
- 108 篇 软件工程
- 92 篇 控制科学与工程
- 65 篇 机械工程
- 56 篇 电气工程
- 43 篇 交通运输工程
- 25 篇 仪器科学与技术
- 20 篇 动力工程及工程热...
- 19 篇 电子科学与技术（可...
- 19 篇 土木工程
- 16 篇 信息与通信工程
- 14 篇 水利工程
- 12 篇 航空宇航科学与技...
- 11 篇 材料科学与工程（可...
- 10 篇 建筑学
- 10 篇 船舶与海洋工程
- 10 篇 农业工程
- 4 篇 矿业工程
- 4 篇 环境科学与工程（可...
- 3 篇 力学（可授工学、理...
125 篇 管理学
- 120 篇 管理科学与工程(可...
- 11 篇 工商管理
30 篇 经济学
- 30 篇 应用经济学
30 篇 理学
- 23 篇 数学
- 3 篇 统计学（可授理学、...
6 篇 农学
3 篇 艺术学
- 3 篇 设计学（可授艺术学...
2 篇 教育学
- 2 篇 教育学
2 篇 医学
2 篇 军事学
1 篇 法学

主题

397 篇 多目标优化算法
14 篇 遗传算法
13 篇 nsga-ⅱ
7 篇 优化设计
6 篇 粒子群算法
6 篇 优化配置
6 篇 多目标优化问题
5 篇 差分进化算法
5 篇 演化算法
5 篇 粒子群优化算法
5 篇 投资组合
5 篇 粒子群优化
5 篇 代理模型
4 篇 数值模拟
4 篇 协同进化
3 篇 动力学模型
3 篇 并网逆变器
3 篇 轨迹规划
3 篇 近似模型
3 篇 无线传感器网络

机构

41 篇 东南大学
39 篇 南京航空航天大学
31 篇 中国计量大学
27 篇 浙江大学
25 篇 电子科技大学
24 篇 大连理工大学
22 篇 北京航空航天大学
20 篇 华北电力大学
20 篇 天津大学
20 篇 江苏大学
19 篇 西北工业大学
18 篇 武汉理工大学
18 篇 重庆大学
17 篇 华中科技大学
17 篇 国家电网有限公司
17 篇 北京工业大学
17 篇 东北大学
16 篇 哈尔滨工业大学
15 篇 武汉大学
15 篇 西安理工大学

作者

27 篇 邹细勇
23 篇 陈亮
19 篇 韩玉林
19 篇 韩佳邑
14 篇 石安华
14 篇 黄雪刚
13 篇 张维特
12 篇 井绪峰
12 篇 杨凯
11 篇 雷光钰
11 篇 王育红
11 篇 殷春
10 篇 王伟
10 篇 张涛
9 篇 徐伟
9 篇 夏浩
8 篇 王超
8 篇 罗庆
8 篇 赵文祥
8 篇 王芳

语言

1,469 篇 中文

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排序：

基于多目标优化改进策略的推荐算法研究与应用

基于多目标优化改进策略的推荐算法研究与应用

引用

作者：杜渝西南大学

学位级别：硕士

如何从海量的信息中找到用户需要的信息已成为一个难题,而推荐系统的出现极大地缓解了这个问题。随着推荐系统的不断发展,以准确性为唯一评价指标的传统推荐算法已经无法满足用户的需求,因而研究人员提出了同时考虑多个评价指标(如准确... 详细信息

如何从海量的信息中找到用户需要的信息已成为一个难题,而推荐系统的出现极大地缓解了这个问题。随着推荐系统的不断发展,以准确性为唯一评价指标的传统推荐算法已经无法满足用户的需求,因而研究人员提出了同时考虑多个评价指标(如准确性、多样性和新颖性指标)的多目标推荐算法。一方面现存的多目标推荐算法在优化阶段的开发还不够细致,仍有巨大的提升空间。另一方面,在推荐系统中,由于参与者往往有多个利益相关方,如提供商和平台等,若只考虑用户的需求,如提供商分布的均衡性,可能导致某些利益受损的提供商离开该平台,从而导致平台的利益受损,因此在推荐系统中还需要解决提供商分布的不均衡问题。另外,推荐系统中评价次数非常少的长尾项目也是推荐中的一大难题,其往往很难得到推荐,这将会导致流行物品泛滥的问题。本文针对现有多目标推荐系统的优化阶段搜索能力不足、推荐系统中提供商分布不均衡和长尾推荐困难的问题展开研究,具体研究内容和贡献主要包含以下三个方面: (1)针对现有的多目标推荐系统优化阶段搜索能力不足的问题,提出一种融合模拟退火思想的多目标推荐算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Hybrid Simulated Annealing Concept,HSA-MOEA)。首先,为了解决随机初始化种群质量不佳、易陷入局部最优的问题,采用了一种高效均匀分布初始化方式,使得个体在初始化阶段具有更均匀的分布,有利于种群的进化。然后,为了解决变异概率固定的单点变异无法引导种群进化,导致子代质量不佳的问题,设计了融合模拟退火思想的变异算子,其针对不同个体在不同迭代时间给予适合的突变概率以引导种群的进化。最后,为了解决第二代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-II)的选择策略在算法迭代后期无法选取真正优秀的子代,从而导致超体积波动的问题,采用了一种混合选择策略。通过结合基于快速超体积指标的多目标进化算法(Fast Hypervolume Indicator-based Multi-objective Evolutionary Algorithm,FV-MOEA)的选择策略和NSGA-II的选择策略,并自适应地在两个选择策略间进行切换,进而从种群中选择优秀的个体进入下一轮的迭代。该方法同时结合了NSGA-II时间复杂度低和FV-MOEA能够稳步提升超体积的优点,有效地提升了多目标优化算法的优化性能。在Movielens 100k和Filmtrust数据集上所获得的实验结果显示,本文提出的融合模拟退火思想的多目标推荐算法在准确性、多样性、新颖性方面均优于当前先进的多目标推荐算法。相关实验表明,相比于经典的MOEA-Prob S,HSA-MOEA获取解的超体积平均提升了63.7%。 (2)针对现有的多目标推荐系统中提供商分布不平衡和长尾推荐困难的问题,提出一种考虑长尾项目的多利益相关方推荐系统(Multi-Stakeholder Recommender System for Long-Tail Items,MSRS-LT)。其不仅考虑了用户角度的准确性、多样性、新颖性,还从提供商角度考虑了提供商分布均衡性和长尾项目推荐能力,以此建立高维多目标优化模型。在优化阶段为了改善第二代非支配排序遗传算法对于高维目标搜索能力不佳的问题,采取第三代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-III,NSGA-III)进行搜索求解。针对单点交叉算子生成的子代随机性较大且质量不佳,无法引导种群有效进化的问题,提出两阶段多父概率交叉算子进一步提升NSGA-III算法的搜索能力,该交叉算子生成的后代相较于传统的交叉算子生成的后代具有更好的多样性与收敛性。在Movielens 100k和Filmtrust数据集上所获得的实验结果显示,该算法在保证准确性较好的情况下,在多样性、新颖性、提供商分布均衡性和长尾项目推荐能力上获得了较大的提升。相关实验表明,相比于经典的MOEA-Prob S,MSRS-LT生成的推荐列表,在提供商分布均衡性方面提升了14.1%,在长尾项目推荐能力方面提升了19.1%。 (3)设计并实现一个基于融合模拟退火思想的多目标推荐算法(HSAMOEA)和考虑长尾项目的多利益相关方推荐算法(MSRS-LT)的多目标电影推荐系统。该系统采用了B/S架构进行构建,并利用***等前端开发技术来创建用户交互界面,后端则是运用Flask框架来进行服务端的搭建和管理。该系统以本文提出的融合模拟退火思想的多目标推荐算法和考虑长尾项目的多利益相关方推荐算法为核心,主要功能包含电影推荐功能、用户注册登录与管理功能、推荐模型

关键词：多目标优化算法推荐系统多利益相关者遗传算子

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多目标社会学习优化算法

多目标社会学习优化算法

引用

作者：吴佳嵘太原科技大学

学位级别：硕士

多目标优化问题普遍应用在实际的各个科学邻域和工程项目中。传统的多目标优化算法大多是将多个目标通过增加权重向量转变为多个单目标,随后对单目标实现优化求解。然而,权重向量的取值本身就是一个优化问题。随着近年来进化优化算法的... 详细信息

多目标优化问题普遍应用在实际的各个科学邻域和工程项目中。传统的多目标优化算法大多是将多个目标通过增加权重向量转变为多个单目标,随后对单目标实现优化求解。然而,权重向量的取值本身就是一个优化问题。随着近年来进化优化算法的提出,使用进化优化算法实现对多目标优化问题的求解越来越多。然而,随着问题的复杂化,其考虑的因素越来越多,导致优化变量越来越多,从而获得较好的Pareto前沿越来越困难。到目前为止,虽然已有多种不同的多目标问题求解方法,但其在大规模决策空间的多目标问题中的应用还不是很多。另一方面,作为微粒群算法的变种,社会群体微粒群算法由于其多样性好在大规模单目标优化问题的求解上获得了较好的解。故在本论文中,我们首先提出了使用社会群体微粒群算法,结合分解策略,实现对大规模多目标优化问题的求解。另一方面,为降低优化问题的评价次数,节省计算成本,我们又提出了支持向量机辅助的社会学习微粒群算法,通过使用历史实际计算的位置及相应的适应值,训练支持向量机,并对新种群进行判断是否可能为非支配解,如果为非支配解,则进行真实目标函数的计算。通过在不同测试函数上的仿真实验结果表明,本论文提出的两种方法相比于MOEA/D算法能够获得更好的最优解集。

关键词：多目标优化算法微粒群算法分解策略邻域社会学习支持向量机

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基于进化多目标优化和蚁群算法的交通控制与诱导系统和方法

基于进化多目标优化和蚁群算法的交通控制与诱导系统和方法

引用

作者：罗杰周健 210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9号

本发明公开了基于进化多目标优化和蚁群算法的交通控制与诱导系统和方法，该方法将基于进化多目标优化的交通控制与基于蚁群算法优化的诱导技术相结合，控制系统构建了单路口多目标优化控制模型及路口间的协调机制，采用改进的进化多目... 详细信息

标准号: CN104766484B

本发明公开了基于进化多目标优化和蚁群算法的交通控制与诱导系统和方法，该方法将基于进化多目标优化的交通控制与基于蚁群算法优化的诱导技术相结合，控制系统构建了单路口多目标优化控制模型及路口间的协调机制，采用改进的进化多目标优化算法实现交通信号优化。诱导系统采用构建等效路径的方法，结合改进的蚁群算法获得最优等效路径，实现对交通流的主动引导。整个系统包括交通状态感知模块、单路口优化控制模块、路口间协调控制模块、配时方案输出模块、车辆诱导模块、诱导路径输出模块、受控车流。

关键词：多目标优化蚁群算法路口进化交通控制诱导系统构建诱导多目标优化算法交通信号优化优化控制模块车辆诱导等效路径感知模块交通状态控制模型控制系统路径输出输出模块协调控制主动引导交通流配时受控车流改进优化协调

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一种基于NSGA-II算法的感应式磁力仪线圈参数多目标优化方法

一种基于NSGA-II算法的感应式磁力仪线圈参数多目标优化方法

引用

作者：周志坚王一航孙卫杰刘志龙李文铎 130012 吉林省长春市长春高新技术产业开发区前进大街2699号

本发明涉及一种基于NSGA‑II算法的感应式磁力仪线圈参数多目标优化方法，包括以下步骤：A、将感应式磁力仪的铜线直径、磁芯长度、磁通聚集器直径及线圈匝数作为决策变量，并确定其约束条件；B、建立以重量最小、1Hz下噪声最小为优化目... 详细信息

标准号: CN114065512A

本发明涉及一种基于NSGA‑II算法的感应式磁力仪线圈参数多目标优化方法，包括以下步骤：A、将感应式磁力仪的铜线直径、磁芯长度、磁通聚集器直径及线圈匝数作为决策变量，并确定其约束条件；B、建立以重量最小、1Hz下噪声最小为优化目标的多目标优化模型；C、定义进化种群中的个体支配关系；D、采用多目标优化算法NSGA‑II求解该多目标优化性模型，实现优化。本发明基于NSGA‑II算法的感应式磁力仪线圈参数多目标优化方法，可以合理计算出感应式磁力仪的线圈参数，可使得探头重量和噪声水平同时达到最优。

关键词：感应式多目标优化线圈参数磁力磁力仪算法多目标优化模型多目标优化算法磁通聚集器决策变量线圈匝数优化目标约束条件噪声水平铜线求解探头磁芯噪声进化种群优化

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一种基于改进MOFA算法的梯级水库多目标优化调度决策方法

一种基于改进MOFA算法的梯级水库多目标优化调度决策方法

引用

作者：莫崇勋黄珂珂雷兴碧唐岗唐玲玲宋轩孙桂凯杨云川 530004 广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路100号

本发明涉及水资源调度领域，公开了一种基于改进MOFA算法的梯级水库多目标优化调度决策方法；所述方法包括多目标调度模型构建，对多目标优化算法的改进以及测试；并通过建立梯级水库多目标调度模型分析并优化调度方案。本发明通过采用... 详细信息

标准号: CN117788208A

本发明涉及水资源调度领域，公开了一种基于改进MOFA算法的梯级水库多目标优化调度决策方法；所述方法包括多目标调度模型构建，对多目标优化算法的改进以及测试；并通过建立梯级水库多目标调度模型分析并优化调度方案。本发明通过采用改进的MOFA算法对梯级水库多目标调度模型进行求解，通过求解出的调度方案集，并根据决策指标和权重计算的方式分析调度方案集，最终通过两种决策方法的排序进行求和，和最小的方案则为最佳调度方案。

关键词：调度模型梯级水库多目标调度求解算法多目标优化算法多目标优化水资源调度改进调度决策方式分析决策指标权重计算优化调度求和构建排序测试决策分析

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基于双档案机制多目标粒子群优化算法的自适应校正武器目标分配系统

基于双档案机制多目标粒子群优化算法的自适应校正武器目标分配系...

引用

作者：潘黎铖张承龙付强曹宇飞黄煦马梦颖杨水锋韦文书赵强李洋王文海刘兴高 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本发明公开了一种基于双档案机制多目标粒子群优化算法的自适应校正武器目标分配系统，该系统包括显控模块、上位机、武器‑目标分配多目标优化问题设计模块以及基于双档案机制多目标粒子群优化算法的优化模块。本发明所涉及的基于双档... 详细信息

标准号: CN116127836A

本发明公开了一种基于双档案机制多目标粒子群优化算法的自适应校正武器目标分配系统，该系统包括显控模块、上位机、武器‑目标分配多目标优化问题设计模块以及基于双档案机制多目标粒子群优化算法的优化模块。本发明所涉及的基于双档案机制多目标优化算法的武器‑目标分配系统，采用所述的设备实现武器‑目标分配问题的最优解集搜索。本发明克服传统武器‑目标分配系统对最优解集收敛性以及多样性平衡能力较差，容易陷入局部最优的不足，利用双档案机制以及混沌寻优技术，提高了对武器‑目标问题的全局搜索能力以及在收敛性和多样性上的平衡能力；采用自适应校正策略对模型进行自动更新，维持系统的准确性。

关键词：目标分配武器档案多目标粒子群自适应校正平衡能力优化算法收敛性最优解多目标优化算法多样性全局搜索能力多目标优化目标问题设备实现维持系统问题设计显控模块优化模块自动更新上位机混沌寻优搜索

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基于多目标粒子群优化算法的短期电力负荷预测法

基于多目标粒子群优化算法的短期电力负荷预测法

引用

2006电力系统自动化学术交流研讨会

作者：冯丽孔庆云郭琳重庆市电力公司重庆400014

针对短期负荷预测的特点,提出一种基于多目标粒子群优化算法的短期电力负荷预测法.该算法充分利用了历史数据集的基本知识,利用多目标粒子群优化算法挑选出Pareto最优模式分类规则集,在考虑规则的分类准确性和可解释性的情况下,建立一... 详细信息

针对短期负荷预测的特点,提出一种基于多目标粒子群优化算法的短期电力负荷预测法.该算法充分利用了历史数据集的基本知识,利用多目标粒子群优化算法挑选出Pareto最优模式分类规则集,在考虑规则的分类准确性和可解释性的情况下,建立一个基于模糊规则的电力负荷模式分类系统.在仿真试验表明此分类系统具有较好的分类性能,可为电力负荷预测提供更为充分有效的历史数据,从而改善其负荷预测性能.

关键词：关联规则挖掘模糊分类多目标优化算法粒子群优化电力负荷预测

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一种基于动态多目标种子优化算法的不平衡数据集处理方法

一种基于动态多目标种子优化算法的不平衡数据集处理方法

引用

作者：张晓明谢乐乐程洪伟李俊田野 230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号

本发明涉及一种基于动态多目标种子优化算法的不平衡数据集处理方法，与现有技术相比解决了不平衡数据集问题求解性能差、效率低的缺陷。本发明包括以下步骤：原始不平衡数据集的分割；静态多目标优化算法的初始化；基于代理预测模型的... 详细信息

标准号: CN117892129A

本发明涉及一种基于动态多目标种子优化算法的不平衡数据集处理方法，与现有技术相比解决了不平衡数据集问题求解性能差、效率低的缺陷。本发明包括以下步骤：原始不平衡数据集的分割；静态多目标优化算法的初始化；基于代理预测模型的初始种群构建；增量不平衡数据流的再平衡；基于全量不平衡数据集的性能评估。本发明拥有求解效果好，再平衡效率高的特点，可解决现有不平衡数据集问题中再平衡方案对不平衡数据集规模的限制，实现不平衡数据集的在线再平衡，以及对于再平衡方法参数值的快速定位。

关键词：数据集平衡多目标优化算法数据集处理初始种群快速定位平衡效率问题求解性能评估预测模型种子优化数据流初始化多目标构建求解算法代理分割

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基于粒子群与遗传混合算法的透镜天线多目标优化方法

基于粒子群与遗传混合算法的透镜天线多目标优化方法

引用

作者：彭麟刘艳芳孙逢圆赵其祥姜兴 541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号

本发明公开一种基于粒子群与遗传混合算法的透镜天线多目标优化方法，首先，通过将PSO和GAO的进化机制进行融合，解决了PSO易陷入局部最优和遗传算法收敛速度慢的问题。其次，利用一体化建模技术，直接获取待优化天线的各项性能指标用... 详细信息

标准号: CN115081325B

本发明公开一种基于粒子群与遗传混合算法的透镜天线多目标优化方法，首先，通过将PSO和GAO的进化机制进行融合，解决了PSO易陷入局部最优和遗传算法收敛速度慢的问题。其次，利用一体化建模技术，直接获取待优化天线的各项性能指标用于算法的优化，提高优化效率。最后，利用子目标叠加法定义目标函数以实现透镜天线的多目标(包括阻抗特性、极化特性、增益特性等)优化，并利用子目标权重分配法及最差指标提取法对目标函数进行进一步地修正，从而引导PSO‑GAO实现更精准更高效的优化。本发明利用PSO‑GAO算法、一体化建模技术以及精准的目标函数定义方法构建了一套高效的透镜天线多目标优化算法，实例验证了其在多目标透镜天线设计中的高效性。

关键词：透镜天线优化一体化建模多目标子目标算法多目标优化算法目标函数定义多目标优化定义目标混合算法极化特性进化机制目标函数权重分配实例验证遗传算法增益特性直接获取指标提取阻抗特性叠加法高效性粒子群构建收敛天线遗传修正融合

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一种多目标优化驱动算法的建筑设计评价方法

一种多目标优化驱动算法的建筑设计评价方法

引用

作者：褚冬竹冉一辛刘四明付豪陈炜喻焰王万方陈强李昌斌唐弘毅张楚李名直刘育灵张大为唐艺云 400015 重庆市渝中区人和街31号

本发明涉及建筑设计评价技术领域，且公开了一种多目标优化驱动算法的建筑设计评价方法，评价方法步骤为：S1：使用三维建模软件创建包含建筑外观、内部空间布局的全生命周期信息的综合模型；S2：将设计元素定义为参数化的组件，允许设... 详细信息

标准号: CN118364720A

本发明涉及建筑设计评价技术领域，且公开了一种多目标优化驱动算法的建筑设计评价方法，评价方法步骤为：S1：使用三维建模软件创建包含建筑外观、内部空间布局的全生命周期信息的综合模型；S2：将设计元素定义为参数化的组件，允许设计师通过改变特定参数值来快速迭代设计概念；S3：应用多目标优化算法，结合约束条件，考虑多个相互冲突的目标，自动寻优设计参数组合；S4：利用人工智能和机器学习技术，对设计方案进行定量及定性评估，构建多维度的评价指标体系；S5：根据上述评价指标体系的结果，对各个设计方案进行排名和比较分析，识别出优势与不足之处。

关键词：评价指标体系建筑设计多目标优化算法机器学习技术三维建模软件多目标优化全生命周期人工智能比较分析建筑外观设计参数元素定义约束条件自动寻优综合模型参数化多维度迭代构建算法定性驱动评估冲突创建应用

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