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A novel mapping algorithm for three-dimensional network on chip based on quantum-behaved particle swarm optimization 被引量:2
1
作者 Cui HUANG Dakun ZHANG Guozhi SONG 《Frontiers of Computer Science》 SCIE EI CSCD 2017年第4期622-631,共10页
Mapping of three-dimensional network on chip is a key problem in the research of three-dimensional network on chip. The quality of the mapping algorithm used di- rectly affects the communication efficiency between IP ... Mapping of three-dimensional network on chip is a key problem in the research of three-dimensional network on chip. The quality of the mapping algorithm used di- rectly affects the communication efficiency between IP cores and plays an important role in the optimization of power consumption and throughput of the whole chip. In this paper, ba- sic concepts and related work of three-dimensional network on chip are introduced. Quantum-behaved particle swarm op- timization algorithm is applied to the mapping problem of three-dimensional network on chip for the first time. Sim- ulation results show that the mapping algorithm based on quantum-behaved particle swarm algorithm has faster con- vergence speed with much better optimization performance compared with the mapping algorithm based on particle swarm algorithm. It also can effectively reduce the power consumption of mapping of three-dimensional network on chip. 展开更多
关键词 three-dimensional network on chip mapping al-gorithm quantum-behaved particle swarm optimization al-gorithm particle swarm optimization algorithm low powerconsumption
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面向融合度量的PSO-RBF软件缺陷数量预测模型
2
作者 刘路瑶 韩培胜 +1 位作者 李伟群 李万鹏 《信息工程大学学报》 2023年第6期691-698,共8页
现有软件缺陷预测技术主要基于软件产品度量或过程度量来预测软件缺陷倾向性或缺陷数量,缺乏针对融合产品度量指标和过程度量指标的缺陷预测研究。为提高面向融合度量指标的软件缺陷预测模型的适用性和准确度,以融合软件产品度量指标和... 现有软件缺陷预测技术主要基于软件产品度量或过程度量来预测软件缺陷倾向性或缺陷数量,缺乏针对融合产品度量指标和过程度量指标的缺陷预测研究。为提高面向融合度量指标的软件缺陷预测模型的适用性和准确度,以融合软件产品度量指标和过程度量指标为输入,提出一种软件缺陷数量预测模型。此模型主要包括特征选择和缺陷数量预测两阶段。特征选择阶段,采用一种改进密度峰值聚类算法和皮尔逊相关系数结合的特征选择方法,完成特征选取;缺陷数量预测阶段,基于径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络,引入粒子群优化(Particle Swarm Optimizer, PSO)算法构建PSO-RBF软件缺陷数量预测模型。实验结果表明,面向融合度量指标的PSO-RBF模型在缺陷数量预测中效果更优。 展开更多
关键词 软件缺陷数量预测 融合度量指标 密度峰值聚类算法 粒子群优化算法 径向基函数神经网络
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基于粒子群算法的滑阀节流槽优化设计 被引量:9
3
作者 李维嘉 兰秋华 +1 位作者 彭勇 易迪升 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期995-999,共5页
基于Fluent流场仿真分析软件,在定压差条件下,对带有单U形、斜U形以及V形基本节流槽的滑阀阀口开度-流量特性开展了研究,并将其与试验结果进行了对比验证,得出了U形类槽口随着阀口开度的增加流量梯度减小、斜U形类槽口随着阀口开度的增... 基于Fluent流场仿真分析软件,在定压差条件下,对带有单U形、斜U形以及V形基本节流槽的滑阀阀口开度-流量特性开展了研究,并将其与试验结果进行了对比验证,得出了U形类槽口随着阀口开度的增加流量梯度减小、斜U形类槽口随着阀口开度的增加基本保持不变、V形类槽口随着阀口开度的增加流量梯度增大的结论。基于上述研究,利用粒子群优化算法,得到满足定压差条件下阀口开度-流量特性要求的节流槽优化尺寸,并通过实例验证了优化结果。 展开更多
关键词 节流槽 优化设计 流量特性 粒子群算法
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无线传感器网络中基于多比特量化的极大似然分布式估计方法 被引量:4
4
作者 郭黎利 高飞 孙志国 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2773-2779,共7页
在无线传感器网络背景下的分布式估计中,由于传输网络对发送功率和传输带宽的限制,压缩信源冗余、降低通信数据量便成为一个重要的课题.为此,本文提出了一种基于多比特量化观测的分布式估计方法(MQS),利用渐进性能作为优化准则构造量化... 在无线传感器网络背景下的分布式估计中,由于传输网络对发送功率和传输带宽的限制,压缩信源冗余、降低通信数据量便成为一个重要的课题.为此,本文提出了一种基于多比特量化观测的分布式估计方法(MQS),利用渐进性能作为优化准则构造量化阈值优化问题,运用粒子群算法对其进行求解得到最优量化阈值,给出了克拉美罗下界的解析表达式,并与均匀量化方法(UQS)和未量化方法(NQS)进行对比.理论分析和仿真实验表明,MQS的性能优于UQS.当量化深度增大到3时,MQS的估计性能十分接近NQS的估计性能. 展开更多
关键词 无线传感器网络 多比特量化 分布式估计 粒子群算法
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基于智能优化算法的T-S模糊模型辨识 被引量:7
5
作者 刘福才 窦金梅 王树恩 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2643-2650,共8页
将智能算法应用在T-S模糊模型的辨识方面,是模糊系统辨识的一种新途径。文中对几种智能优化算法,如遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法、菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算... 将智能算法应用在T-S模糊模型的辨识方面,是模糊系统辨识的一种新途径。文中对几种智能优化算法,如遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法、菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法等的优化原理和在模糊辨识方面的应用现状进行了综述和分析,并给出了它们在T-S模糊模型辨识中对参数进行优化的过程。最后将这些优化方法用于一非线性动态系统的建模,并对仿真结果进行了对比和详细的分析,为进一步了解这几种优化方法在模糊模型辨识参数优化方面的作用提供了仿真实验依据。 展开更多
关键词 T—S模型辨识 群智能算法 遗传算法 菌群优化算法 粒子群算法
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应用改进粒子群算法的涡轴发动机性能寻优 被引量:9
6
作者 刘楠 黄金泉 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期303-308,共6页
基于涡轴发动机的非线性模型,采用阶跃响应法建立状态参数与控制量的线性关系———推进系统矩阵(Propulsion system matrix,PSM)。根据发动机安全工作要求以及执行机构物理性质得到优化约束条件,建立涡轴发动机最大输出功率模式和最小... 基于涡轴发动机的非线性模型,采用阶跃响应法建立状态参数与控制量的线性关系———推进系统矩阵(Propulsion system matrix,PSM)。根据发动机安全工作要求以及执行机构物理性质得到优化约束条件,建立涡轴发动机最大输出功率模式和最小耗油率模式性能寻优问题的数学模型。提出一种新的基于距离的自适应惯性权重粒子群改进算法,对两种模式进行性能寻优。仿真结果表明,所提出的改进粒子群应用于发动机性能寻优具有较好的优化效果。 展开更多
关键词 涡轴发动机 推进系统矩阵 粒子群优化算法 性能寻优
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基于粒子群算法的多目标可重构设施布局方法 被引量:10
7
作者 丁祥海 姚文鹏 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期852-861,共10页
提出了一种多目标可重构设施布局方法。该方法引入了空间填充曲线来表征设施位置,可以实现任意两个设施之间的互换;考虑了柔性面积需求和设施形状约束系数等因素,保证布局方案的可行性;建立了以成本(物料运输成本和设施重构成本)和在制... 提出了一种多目标可重构设施布局方法。该方法引入了空间填充曲线来表征设施位置,可以实现任意两个设施之间的互换;考虑了柔性面积需求和设施形状约束系数等因素,保证布局方案的可行性;建立了以成本(物料运输成本和设施重构成本)和在制品库存为目标的多目标可重构设施布局模型;设计了该模型的改进粒子群算法,该算法在全局极值和个体极值的选取、Pareto解集的更新策略方面相对于标准的粒子群算法有改进。最后用算例说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 多目标可重构设施布局 改进粒子群算法 设施形状约束系数 PARETO解集
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基于改进MPSCO算法的框架结构损伤检测研究 被引量:3
8
作者 巫文君 董利强 +1 位作者 任晖 姜绍飞 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2017年第2期108-116,共9页
针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优及多粒子群协同优化算法(MPSCO)仍存在的不足,提出了一种改进的多粒子群协同优化算法,并将其与Newmark常平均加速度法、假设检验相结合,研发出一种适用于框架结构的损伤检测策略。首先,针对结构损... 针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优及多粒子群协同优化算法(MPSCO)仍存在的不足,提出了一种改进的多粒子群协同优化算法,并将其与Newmark常平均加速度法、假设检验相结合,研发出一种适用于框架结构的损伤检测策略。首先,针对结构损伤前的实测加速度响应,运用改进MPSCO算法识别出结构损伤前的层间刚度值;第二,针对结构损伤后的实测加速度响应并运用同样的方法识别出结构损伤后的层间刚度值;第三,比较所识别出的结构损伤前后的层间刚度值并结合假设检验从而完成损伤检测。最后通过一7层钢框架的数值模型和实验室试验验证了本文所提损伤检测策略的可靠性。研究结果表明,本文所提的损伤检测策略能够精确地识别结构损伤同时具有较好的抗噪性能和鲁棒性。 展开更多
关键词 损伤检测 多粒子群协同优化 NEWMARK法 假设检验
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一种催化粒子群算法及其性能分析 被引量:2
9
作者 孟安波 李专 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第8期2345-2349,共5页
针对粒子群算法(PSO)在解决高维、多模复杂问题时容易陷入局部最优的问题,提出了一种新颖的混合算法—催化粒子群算法(CPSO)。在CPSO优化过程中,种群中的粒子始终保持其个体历史最优值pbests。CPSO种群更新由改造PSO、横向交叉以及垂直... 针对粒子群算法(PSO)在解决高维、多模复杂问题时容易陷入局部最优的问题,提出了一种新颖的混合算法—催化粒子群算法(CPSO)。在CPSO优化过程中,种群中的粒子始终保持其个体历史最优值pbests。CPSO种群更新由改造PSO、横向交叉以及垂直交叉三个搜索算子交替进行,其中,每个算子产生的中庸解均通过贪婪思想产生占优解pbests,并作为下一个算子的父代种群。在CPSO中,纵横交叉算法(CSO)作为PSO的加速催化剂,一方面通过横向交叉改善PSO的全局收敛性能,另一方面通过纵向交叉维持种群的多样性。对六个典型benchmark函数的仿真结果表明,相比其他主流PSO变体,CPSO在全局收敛能力和收敛速率方面具有明显优势。 展开更多
关键词 纵横交叉算法 横向交叉 纵向交叉 催化剂 粒子群算法 中庸解 占优解
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融合SOM和改进PSO的Web文档集成聚类算法 被引量:2
10
作者 宋剑杰 王伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第34期111-114,共4页
随着信息的爆炸式增长,现有的搜索引擎在很多方面不能满足人们的需要。Web文档聚类可以减小搜索空间,加快检索速度,提高查询精度。提出了一种融合SOM(Self-Organizing Maps)粗聚类和改进PSO(Particle Swarm Optimization)细聚类的Web文... 随着信息的爆炸式增长,现有的搜索引擎在很多方面不能满足人们的需要。Web文档聚类可以减小搜索空间,加快检索速度,提高查询精度。提出了一种融合SOM(Self-Organizing Maps)粗聚类和改进PSO(Particle Swarm Optimization)细聚类的Web文档集成聚类算法。首先根据向量空间模型表示法,用特征词条及其权值表示Web文档信息,其次用SOM算法对文档特征集进行粗聚类,得到一组输出权值,然后用这组权值初始化改进的PSO算法,用改进PSO算法对此聚类结果进行细化,最终实现Web文档聚类。仿真结果表明,该算法能有效提高文档查询的查准率和查全率,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 WEB文档聚类 自组织特征映射 粗聚类 改进PSO算法 细聚类 集成聚类算法
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基于自适应权重的粒子群和K均值混合聚类算法研究 被引量:7
11
作者 刘悦婷 李岚 《甘肃科学学报》 2010年第4期106-109,共4页
针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种基于自适应权重的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法.该算法在运行过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,提高了混合聚类算法全局搜索能力和局部改良能力,并根据群体的适应度方差来确定K均值... 针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种基于自适应权重的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法.该算法在运行过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,提高了混合聚类算法全局搜索能力和局部改良能力,并根据群体的适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部搜索能力的同时缩短了收敛时间.将该算法与K均值聚类算法、基本PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,表明该算法不仅能有效地克服陷入局部最优,而且全局收敛能力和收敛速度都有所提高. 展开更多
关键词 聚类分析 自适应权重 K均值 粒子群优化算法 适应度方差
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基于多目标混沌粒子群算法的矿区电网无功优化 被引量:3
12
作者 吴璇 王建 《低压电器》 北大核心 2011年第20期40-42,共3页
为了提高矿区电网电能质量,降低电网线路有功网损,在无功优化基本数学模型的基础上,综合系统电压的静态稳定性,建立了多目标无功优化数学模型。针对粒子群优化算法在进化中易出现早熟收敛等问题,引入混沌粒子群优化算法。以IEEE30节点... 为了提高矿区电网电能质量,降低电网线路有功网损,在无功优化基本数学模型的基础上,综合系统电压的静态稳定性,建立了多目标无功优化数学模型。针对粒子群优化算法在进化中易出现早熟收敛等问题,引入混沌粒子群优化算法。以IEEE30节点系统为算例,验证了多目标混沌粒子群算法的可行性。将该算法应用于矿区电网无功优化中,仿真结果进一步验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 矿区电网 无功优化 混沌粒子群优化算法 多目标优化模型
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基于PHPSO-IA的城市环境噪声测点优化
13
作者 赵凤强 李广强 +2 位作者 胡红英 张汝波 张艳 《大连民族学院学报》 CAS 2015年第1期45-49,共5页
针对传统的城市噪声等网格测量布点时缺乏考虑声场变化不均匀的实际情况,参考有限元法划分网格的策略,给出了变网格测量布点的思想,并在此基础上,将提出的并行混合粒子群免疫算法(Parallel hybrid PSO immune algorithm,PHPSO-IA)用于... 针对传统的城市噪声等网格测量布点时缺乏考虑声场变化不均匀的实际情况,参考有限元法划分网格的策略,给出了变网格测量布点的思想,并在此基础上,将提出的并行混合粒子群免疫算法(Parallel hybrid PSO immune algorithm,PHPSO-IA)用于求解城市环境区域噪声测量布点优化问题,取得了良好的效果,可大大减少日后布点测量时的人力物力消耗,为实现城市环境噪声实时自动监测和评价提供了便利。 展开更多
关键词 城市环境噪声 测点优化 免疫遗传算法 粒子群优化
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基于进化算法的伺服驱动系统速度环参数的整定
14
作者 石万里 《电机技术》 2017年第1期25-29,33,共6页
针对速度环参数整定存在的时间长和效率低等问题,提出了一种基于进化算法的伺服驱动系统速度环控制参数整定方法。该方法利用粒子群算法全局寻优的特点进行模型参数的辨识,在辨识得到的数学模型和综合性能评价指标的基础上,使用遗传算... 针对速度环参数整定存在的时间长和效率低等问题,提出了一种基于进化算法的伺服驱动系统速度环控制参数整定方法。该方法利用粒子群算法全局寻优的特点进行模型参数的辨识,在辨识得到的数学模型和综合性能评价指标的基础上,使用遗传算法对速度环控制器参数进行寻优整定。整定后的系统超调量小,上升时间短,具有良好的动态响应性能和鲁棒性。 展开更多
关键词 粒子群算法 遗传算法 伺服驱动系统 参数整定
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一种群体智能融合算法及其在应急设施选址的应用 被引量:3
15
作者 许骏 许晓东 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2014年第4期667-673,共7页
针对粒子群优化算法早熟及细菌觅食算法收敛慢的问题,提出了将量子粒子群优化与细菌觅食算法融合的一种群体智能融合算法。该算法将细菌觅食、量子计算理论及粒子群优化的优点进行融合,以细菌觅食算法为主体,将量子进化算法及粒子群优... 针对粒子群优化算法早熟及细菌觅食算法收敛慢的问题,提出了将量子粒子群优化与细菌觅食算法融合的一种群体智能融合算法。该算法将细菌觅食、量子计算理论及粒子群优化的优点进行融合,以细菌觅食算法为主体,将量子进化算法及粒子群优化算法嵌入其中,从而极大地提高了算法的性能。通过对三个标准函数求解和验证,结果表明该算法提高了收敛精度及速度。最后用该算法求解公共卫生应急服务设施点选址问题,取得了较好的效果,说明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 群体智能算法 量子粒子群优化 细菌觅食算法 应急选址
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考虑碳排放的多产品多目标供应链协同优化 被引量:10
16
作者 张明伟 屈晓龙 李波 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期1024-1033,共10页
针对供应链配送环节车辆产生的碳排放量问题,以时变网络下车辆变化的速度为关键变量,建立了考虑碳排放量目标的,将生产时间、库存时间和配送路径协同优化的模型,同时考虑了产品种类、客户需求时间窗、车辆满载率及装卸时间等约束。提出... 针对供应链配送环节车辆产生的碳排放量问题,以时变网络下车辆变化的速度为关键变量,建立了考虑碳排放量目标的,将生产时间、库存时间和配送路径协同优化的模型,同时考虑了产品种类、客户需求时间窗、车辆满载率及装卸时间等约束。提出了粒子群算法与蚁群算法相结合的混合粒子群算法对模型进行优化计算,并设计了两段实数的编码、解码方式。使用蚁群算法的信息素强度方式更新粒子群算法的粒子方向,使粒子在更新过程中保留方向性和记忆性。通过对数值算例的仿真优化与结果对比分析,验证了模型的合理性和算法的有效性。 展开更多
关键词 碳排放 生产—库存—配送协同优化 混合粒子群算法 供应链
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基于EM算法和PSO算法的混合优化算法 被引量:1
17
作者 王建龙 孙合明 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第5期330-333,共4页
针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解并且存在过早收敛的问题,将类电磁机制算法中的吸引-排斥机制引入到粒子群优化算法中,提出一种类电磁机制算法和粒子群优化算法的混合优化算法(EMPSO)。首先按照基本粒子群优化算法的寻优方式对各... 针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解并且存在过早收敛的问题,将类电磁机制算法中的吸引-排斥机制引入到粒子群优化算法中,提出一种类电磁机制算法和粒子群优化算法的混合优化算法(EMPSO)。首先按照基本粒子群优化算法的寻优方式对各粒子进行更新,再利用类电磁机制中的吸引-排斥机制对个体最优粒子和群体最优粒子进行移动,最后通过几个标准测试函数进行了测试,并与标准粒子群算法(PSO)、免疫粒子群算法(IPSO)、混沌粒子群算法(CPSO)进行对比。测试结果表明,改进算法提高了全局搜索能力和熟练速度,改善了优化性能。 展开更多
关键词 类电磁机制 粒子群优化 混合优化算法
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量子粒子群优化算法在结构参数识别中的应用 被引量:2
18
作者 王兰彬 《防灾减灾工程学报》 CSCD 北大核心 2013年第1期91-96,共6页
系统识别问题可以转化成一高维多模优化问题。针对基本粒子群优化在分析此类问题时容易出现早熟收敛从而导致局部优化和较大误差的缺陷,提出将量子粒子群优化算法(QPSO)应用于结构参数识别。QPSO具有参数少、编程简单、易实现、收敛速... 系统识别问题可以转化成一高维多模优化问题。针对基本粒子群优化在分析此类问题时容易出现早熟收敛从而导致局部优化和较大误差的缺陷,提出将量子粒子群优化算法(QPSO)应用于结构参数识别。QPSO具有参数少、编程简单、易实现、收敛速度快、可以避免早熟收敛、能够迅速在全局找到最优解的特点。本文在测量数据不完备且含噪声污染,参数质量、刚度和阻尼等信息缺乏的情况下,通过数值模拟以及在真实结构参数识别中的应用,验证了QPSO的有效性。 展开更多
关键词 量子粒子群优化(QPSO) 参数识别 优化算法
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基于MPSO算法含电动汽车的微网优化调度 被引量:27
19
作者 马立新 徐嘉辉 杨天笑 《电网与清洁能源》 2020年第8期116-122,共7页
在保证微网系统安全稳定运行的前提下,考虑风光储等分布式电源及电动汽车等随机负荷并网,以微网最低综合运行成本为目标,建立了含电动汽车的多能互补微网优化模型。提出了一种改进粒子群算法(MPSO),通过仿真分析证明了该方法在包含电动... 在保证微网系统安全稳定运行的前提下,考虑风光储等分布式电源及电动汽车等随机负荷并网,以微网最低综合运行成本为目标,建立了含电动汽车的多能互补微网优化模型。提出了一种改进粒子群算法(MPSO),通过仿真分析证明了该方法在包含电动汽车等随机负荷的多能互补微网中,能够快速收敛得到最优运行方案,显著降低了微网运行的成本,具有较好的实际应用意义。 展开更多
关键词 分布式能源 电动汽车 微网优化 改进粒子群算法 蒙特卡罗模拟 多能互补
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NBA-MEPP模型在区域水资源安全评价中的应用 被引量:6
20
作者 苏敏杰 白栩嘉 《人民长江》 北大核心 2017年第13期36-42,68,共8页
利用新型蝙蝠算法(NBA)优化最大熵投影寻踪(MEPP)模型的最佳投影方向,提出NBA-MEPP水资源安全评价模型,并构建了蝙蝠算法(BA)-MEPP、人工蜂群(ABC)算法-MEPP和粒子群优化(PSO)算法-MEPP作为对比模型;从水资源禀赋、水量安全、效率安全... 利用新型蝙蝠算法(NBA)优化最大熵投影寻踪(MEPP)模型的最佳投影方向,提出NBA-MEPP水资源安全评价模型,并构建了蝙蝠算法(BA)-MEPP、人工蜂群(ABC)算法-MEPP和粒子群优化(PSO)算法-MEPP作为对比模型;从水资源禀赋、水量安全、效率安全以及水质安全4个方面提出了水资源安全评价指标体系和分级标准,并以云南省16个州市的水资源安全评价为例进行实例研究。研究结果表明,NBA算法寻优MEPP目标函数获得的最优值、最劣值、平均值和标准差均要优于BA、ABC和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力。NBA-MEPP模型对德宏州的水资源安全评价为"安全",对丽江市的评价为"临界安全",对其他14个州市的评价为"较安全"。NBA-MEPP模型对16个州市的水资源安全评价结果与BA-MEPP模型的结果相同,但是在排序上存在着差异;与ABC-MEPP、PSO-MEPP模型在评价结果及排序上均存在差异。提出的模型及评价方法具有通用性,可为相关评价研究提供参考。 展开更多
关键词 投影寻踪 最大熵 新型蝙蝠算法 蝙蝠算法 人工蜂群算法 粒子群优化算法 水资源安全
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