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一种巨型水库汛期水位动态 多 目标 优化 控制系统及方法 本发明公开了一种巨型水库汛期水位动态 多 目标 优化 控制系统及方法,属于水库优化 调度技术领域,根据降水预报信息、水库运行状态、实时决策需求等信息进行环境快速响应,灵活调整水库的运行方案,最大程度地发挥水库的效益,更好地协调水库... 冯仲恺 章力 王永强 肖洋 唐洪武 杨涛 姚欣汝 谢帅 夏一凡 张景帅 梁松林 杨晓静 简盛蓝 罗涛 胡正元基于区域划分选择迁移学习的动态 多 目标 优化 方法 本申请公开了基于区域划分选择迁移学习的动态 多 目标 优化 方法,涉及人工智能技术领域,包括:生成初始种群;对初始种群进行优化 处理,获得初始帕累托最优集;在环境发生变化时,对历史帕累托最优集进行评估,将历史解分类为精英解和非精英... 李红叶 梁凡 刘雨露 郭坤茹 郑权横基于动态 多 目标 优化 的资源调度模型构建方法及系统 本发明提供了一种基于动态 多 目标 优化 的资源调度模型构建方法及系统,其方法包括:基于任务优化 总周期、任务优化 子周期、优化 目标 模型、决策变量、时不变约束条件和时变约束条件构建资源调度模型;基于历史数据确定影响资源调度模型的可变... 李昕 张靖凯 张君 周明宇 黄江帆 汤旭晶 冯龙祥 冯玉龙 李骁基于迁移学习的航空发动机轮盘结构动态 多 目标 优化 方法 本发明提供了基于迁移学习的航空发动机轮盘结构动态 多 目标 优化 方法,基于气动分析和动态 强度分析,对构建的动态 多 目标 模型进行多 变量优化 ,所得到的解能够在优化 空间中满足最大许用应力要求下质量最轻;本发明方法结合集成环境检测、环境... 曾念寅 蓝承波 李寒 吴佩树基于基因测序与基因编辑的动态 多 目标 优化 进化算法研究 在工业应用和科学研究中,诸如作业车间调度、电力调度、组合优化 、投资管理等领域,常常会面临动态 多 目标 优化 问题。为了解决这些问题,动态 多 目标 进化算法被广泛采用。动态 多 目标 优化 问题所追求的目标 解集存在两个重要的性质,即收敛性和... 杨岳关键词:动态多目标优化 基因测序 支持向量机 粒子群优化算法 目标 个数不规则变化的动态 多 目标 优化 算法2024年 文中提出了一种基于混合策略的初始种群预测算法(A Hybrid Strategy Based Initial Population Rrediction Algorithm,HIPPA)来解决目标 个数随时间不规则变化的动态 多 目标 优化 问题。HIPPA依据目标 个数判断环境是否发生变化,根据不同的目标 个数划分环境类型。在种群初始化阶段,初始种群由3种机制产生。首先,利用历史种群信息训练改进的神经网络算法,生成一部分初始种群。其次,改进的精英策略利用历史种群信息生成一部分初始种群。最后,使用改进的随机策略生成一部分种群,以保持种群的多 样性。本文使用基准实验F1-F5验证所提算法的有效性,并将结果与其他动态 优化 算法对比。实验结果表明,HIPPA可以更加有效地解决目标 个数随时间不规则变化的动态 多 目标 优化 问题。 栗三一 刘爽关键词:动态多目标优化 神经网络 动态 多 目标 优化 方法、装置、设备及存储介质 本申请提供一种动态 多 目标 优化 方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能领域。该方法包括:对动态 多 目标 优化 场景分析,获取所述优化 场景的初始种群,采用预设的静态多 目标 优化 算法对初始种群寻优,获取当前时刻的帕累托前沿;当环境变化... 郝健 张骞 刘江珊基于神经网络和群智优化 的动态 多 目标 优化 算法研究 优化 问题广泛存在于现实世界中的诸多 领域,如外卖路径规划、工业设计、神经网络等。其中,大量的优化 问题常常涉及到多 个互相冲突且会随时间的推移而发生变化的目标 函数,此类优化 问题被定义为动态 多 目标 优化 问题。这种问题的核心目标 在于... 刘少聪关键词:动态多目标优化 群体智能算法 使用指数平滑预测的动态 多 目标 优化 算法 2024年 为进一步加快种群的收敛速度,获得分布均匀的pareto解集,提出了一种基于指数平滑预测的动态 多 目标 优化 算法。首先,对新环境下的种群中心点进行指数平滑预测,计算种群进化方向。其次,结合种群进化方向预测种群,并对预测后的种群采用切比雪夫聚合方法筛选出80%的个体。其余20%的个体通过对上一时刻最优解集多 项式变异产生。最后,对新种群进行边界检测。另外,在种群进化操作中,提出了一种新的交叉算子。通过与现有动态 多 目标 优化 算法在多 个测试函数上比对分析,所提算法在大多 数测试函数上的逆世代距离指标和收敛指标优于对比算法,展现了所提算法处理动态 多 目标 优化 问题的优越性。 陈满丽 马永杰关键词:动态多目标优化 基于混合预测策略的动态 多 目标 优化 算法 2024年 在处理具有可预测性规律的动态 多 目标 问题时,预测策略发挥着重要作用。但对于一些复杂的变化环境,仅使用单一的预测策略来响应环境变化,算法的性能往往不高。因此,提出一种基于混合预测策略的动态 多 目标 优化 算法。采用四分位点方法对目标 空间进行划分,从而避免空域的形成。根据不同时刻子区域中位点的信息,分别采用线性预测策略和振荡序列灰色预测策略生成新个体,同时设计一种基于变量相关系数的选择策略,确定新环境下初始种群的部分个体。设计一种自适应群体多 样性维持策略,生成部分新个体,确保良好的种群多 样性。为证明所提出算法的有效性,使用3种经典比较算法在9个不同动态 特征的测试函数上进行仿真实验。结果表明,该算法在大多 数动态 优化 问题上具有更好的性能。 冯劲宇 陈得宝关键词:动态多目标优化 进化算法
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刘淳安 作品数:57 被引量:246 H指数:9 供职机构:宝鸡文理学院 研究主题:进化算法 多目标优化 动态多目标优化 遗传算法 PARETO最优解 马永杰 作品数:123 被引量:974 H指数:14 供职机构:西北师范大学物理与电子工程学院 研究主题:遗传算法 图像处理 卷积神经网络 多目标优化 进化算法 李二超 作品数:111 被引量:383 H指数:10 供职机构:兰州理工大学电气工程与信息工程学院 研究主题:机器人 移动机器人 模糊控制 未知环境 进化算法 焦李成 作品数:3,364 被引量:8,727 H指数:41 供职机构:西安电子科技大学 研究主题:SAR图像 图像 极化SAR 遥感图像 图像分类方法 尚荣华 作品数:653 被引量:175 H指数:9 供职机构:西安电子科技大学 研究主题:SAR图像 极化SAR 图像 变化检测 高光谱图像