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排序方式: 共有1315条查询结果,搜索用时 31 毫秒
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遗传算法是近年来迅速发展起来的一种全新的随机搜索与优化算法,但由于其自身固有的缺陷,通常优化过程的收敛速度较慢,局部搜索能力不足,而且算法稳定性较差。而蚁群算法广泛应用在旅行商问题计算中,目前是较好的求解最短路由问题的算法之一。就其自身来说有很多优点,如正反馈性、鲁棒性和智能性,但是在寻优过程中容易陷入局部最佳的缺点。针对上述情况,将遗产算法与蚁群算法相结合,用于实际交通系统寻找最优路径的问题中,并定义了目标函数,以路径可靠性和路径长度为优化目标,寻找最合适的救灾路线。最后通过实际计算结果的对比验证,说明了该方法的有效性。 相似文献
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本文研究了基于综合应用人工神经网络和演化算法的位移反演分析方法,并将此方法应用于三峡茅坪溪沥青混凝土心墙堆石坝的变形反演分析中。以茅坪溪一期工程原型观测成果为依据,反演出能够正确反映坝体变形特性的邓肯-张EB模型参数,从而预测了施工期末和蓄水期末该坝的变形特性,并基于总应力法研究了心墙水力劈裂破坏发生的可能性,为茅坪溪堆石坝运行期的安全生产提供依据。研究结果表明,茅坪溪心墙堆石坝不会发生水力劈裂破坏,该坝蓄水后虽然水压上升,但心墙仍是安全的。 相似文献
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人工神经网络在水环境质量评价中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
为了将人工神经网络应用于水环境质量评价,应用了人工神经网络B—P算法,构造了水环境质量评价模型,该模型应用于实例评价结果表明,人工神经网络用于环境质量评价具有客观性,通用性和实用性。 相似文献
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Karen L. Stals Matthew Wakeling Júlia Baptista Richard Caswell Andrew Parrish Julia Rankin Carolyn Tysoe Garan Jones Adam C. Gunning Hana Lango Allen Lisa Bradley Angela F. Brady Helena Carley Jenny Carmichael Bruce Castle Deirdre Cilliers Helen Cox Charu Deshpande Abhijit Dixit Jacqueline Eason Frances Elmslie Andrew E. Fry Alan Fryer Muriel Holder Tessa Homfray Emma Kivuva Victoria McKay Ruth Newbury-Ecob Michael Parker Ravi Savarirayan Claire Searle Nora Shannon Deborah Shears Sarah Smithson Ellen Thomas Peter D. Turnpenny Vinod Varghese Pradeep Vasudevan Emma Wakeling Emma L. Baple Sian Ellard 《黑龙江环境通报》2018,38(1):33-43
针对传统教与学算法在解决复杂多峰函数优化问题时,具有局部最优且搜索开发能力较差的缺点,提出了一种改进的多学习教与学优化算法,新算法为学员的每一维加入不同的教学因子,设计了基于学员均值比较的教师选择策略和向教师及学员学习的多学习策略。基于多个单峰和多峰函数的仿真结果表明,新算法跟传统的、改进的教与学算法相比,在稳定性、寻优精度和收敛速度方面更具优势。 相似文献
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