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一种有效求解厌恶设施选址问题的混合启发式算法
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作者 袁文燕 闫白鹭 +1 位作者 吴军 李健 《北京化工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期101-105,共5页
由于1-maximin模型的目标函数在每条边上是分段线性的凹函数,基于1-maximin模型的这一特点,将粒子群算法和黄金分割法有机结合起来,提出了一种求解1-maximin模型的混合粒子群-黄金分割(PSO-GS)算法。数值实验表明,PSO-GS算法求解1-maxi... 由于1-maximin模型的目标函数在每条边上是分段线性的凹函数,基于1-maximin模型的这一特点,将粒子群算法和黄金分割法有机结合起来,提出了一种求解1-maximin模型的混合粒子群-黄金分割(PSO-GS)算法。数值实验表明,PSO-GS算法求解1-maximin模型和1-maxisum模型较Un Center和Newalgorithm算法效率高。 展开更多
关键词 厌恶设施选址 启发式算法 混合粒子群-黄金分割(PSO-GS)算法
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基于神经网络和粒子群算法的遗传位点与患病信息的关联性分析
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作者 李杰 李志强 +1 位作者 刘晓 闫白鹭 《北京化工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期97-102,共6页
基于遗传疾病与某些遗传基因位点存在的较强关联性,并考虑到位点间存在交互作用的情形,提出了关联性最强的位点组合的筛选方法。将每个候选位点组合对应的基于神经网络的预报准确率作为评价标准,用粒子群算法(PSO)通过迭代逼近找出最优... 基于遗传疾病与某些遗传基因位点存在的较强关联性,并考虑到位点间存在交互作用的情形,提出了关联性最强的位点组合的筛选方法。将每个候选位点组合对应的基于神经网络的预报准确率作为评价标准,用粒子群算法(PSO)通过迭代逼近找出最优的位点组合,并与神经网络权重分析法进行比较。结果表明,由本文方法得到的位点组合预报精度更高,对患病情况有着较好的识别效果,可为遗传疾病诊断等提供参考方法。 展开更多
关键词 遗传位点 交互作用 粒子群算法(PSO) 神经网络
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