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基于反向学习模型的多目标进化算法 被引量:2
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作者 王亚辉 吴金妹 贾晨辉 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期326-332,342,共8页
针对复杂多目标优化问题,提出一种基于分解机制和反向学习模型的多目标进化算法。该算法在基于分解机制的多目标进行算法的框架下,引入反向学习模型,该模型具有较好的局部寻优能力。在种群进化的过程中,反向学习模型和差分进化机制自适... 针对复杂多目标优化问题,提出一种基于分解机制和反向学习模型的多目标进化算法。该算法在基于分解机制的多目标进行算法的框架下,引入反向学习模型,该模型具有较好的局部寻优能力。在种群进化的过程中,反向学习模型和差分进化机制自适应的相互配合,能够较好地平衡算法的全局搜索与局部寻优能力。采用国际公认的具有复杂Pareto Set的LZ09系列测试问题进行实验验证,并与MOEA/D-DE、GDE3、NSGA-II和SPEA2等方法比较,实验结果表明,所提方法能够获得收敛性、分布性及延展性较好的Pareto最优解集。为了研究算法在求解约束问题的性能,将其应用于减速器多目标优化设计问题中,结果表明了该算法获得Pareto前端较均匀,说明其算法具有求解约束问题的能力和工程有效性。 展开更多
关键词 多目标优化 MOEA/D 反向学习模型 减速器 优化设计
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基于城市运行的无人机路径规划研究 被引量:2
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作者 张羿山 陈傲然 +1 位作者 王泽宇 王新岩 《信息技术与信息化》 2022年第5期182-186,共5页
近年来无人机技术作为高新技术,在城市的发展中可承担多种任务,而无人机路径规划是无人机完成各种任务的关键技术。基于城市建筑为运行背景,基于栅格法进行环境建模,结合无人机自身的性能约束和经济性约束,以最优化路径长度为目标,采用... 近年来无人机技术作为高新技术,在城市的发展中可承担多种任务,而无人机路径规划是无人机完成各种任务的关键技术。基于城市建筑为运行背景,基于栅格法进行环境建模,结合无人机自身的性能约束和经济性约束,以最优化路径长度为目标,采用灰狼算法和将灰狼算法和非线性混合反向学习模型二者相融合的改进灰狼优化算法,通过耦合基于样条插值法的路径构造方法,使得无人机能够在不与任何城市建筑碰撞的前提下寻求一条由起点至终点的最优路径,同时为合理评价修正后的路径曲线,在此耦合惩罚函数法构建无人机路径曲线评价函数,以降低问题的求解复杂性。最后,文章对两种算法运行结果的均值、标准差、最优解以及最优进化曲线进行对比,表明改进灰狼优化算法更具有收敛精度和收敛速度高、鲁棒性强的特点。 展开更多
关键词 无人机 路径规划 城市运行 灰狼算法 反向学习模型
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Inverse Learning Control of Nonlinear Systems Using Support Vector Machines
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作者 胡中辉 李远贵 +1 位作者 蔡云泽 许晓鸣 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2005年第2期135-138,142,共5页
An inverse learning control scheme using the support vector machine (SVM) for regression was proposed. The inverse learning approach is originally researched in the neural networks. Compared with neural networks, SVMs... An inverse learning control scheme using the support vector machine (SVM) for regression was proposed. The inverse learning approach is originally researched in the neural networks. Compared with neural networks, SVMs overcome the problems of local minimum and curse of dimensionality. Additionally, the good generalization performance of SVMs increases the robustness of control system. The method of designing SVM inverse learning controller was presented. The proposed method is demonstrated on tracking problems and the performance is satisfactory. 展开更多
关键词 support vector machines learning control inverse model nonlinear system
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