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一类0/1优化问题融合神经网络的粒子群算法
被引量:
4
1
作者
段玉红
高岳林
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第6期1559-1562,共4页
将局部寻优能力极强的人工Hopfield神经网络算法融合到粒子群优化算法的搜索过程中,提出解决一类0/1优化问题融合神经网络的混合粒子群优化算法。在该算法中依粒子群当前全局最优个体为初始态激活神经网络,生成一个局部最优态,用这个局...
将局部寻优能力极强的人工Hopfield神经网络算法融合到粒子群优化算法的搜索过程中,提出解决一类0/1优化问题融合神经网络的混合粒子群优化算法。在该算法中依粒子群当前全局最优个体为初始态激活神经网络,生成一个局部最优态,用这个局部最优态代替粒子群当前全局最优个体,增强了算法的局部寻优能力,通过数值试验证明该算法是有效的。
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关键词
粒子群
优化
神经网络
0/1优化
问题
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职称材料
基于信息流改进的贝叶斯网络结构学习算法
被引量:
12
2
作者
李明
张韧
+1 位作者
洪梅
白成祖
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1385-1390,共6页
基于信息流提出贝叶斯网络结构学习的改进型搜索评分算法。首先计算信息流进行全局因果分析,构造0/1优化问题,获得最优初始网络结构;在此初始结构的基础上产生搜索空间,采用贪婪算法搜索最优结构弧,同时由信息流确定弧方向,实现网络结...
基于信息流提出贝叶斯网络结构学习的改进型搜索评分算法。首先计算信息流进行全局因果分析,构造0/1优化问题,获得最优初始网络结构;在此初始结构的基础上产生搜索空间,采用贪婪算法搜索最优结构弧,同时由信息流确定弧方向,实现网络结构的一体化学习。首次将信息流引入贝叶斯网络的结构学习,优化了初始搜索空间,实现了弧和弧方向的同步确定,更能获得近似全局最优结构。实验表明,改进算法较其他算法的准确性和学习效率更高。
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关键词
贝叶斯网络
结构学习
信息流
0/1优化
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职称材料
目标层次法在城市固废综合处理厂选址中的应用
被引量:
7
3
作者
李劲
王华
《湖南科技大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2008年第4期118-123,共6页
研究城市固废综合处理厂的厂址选择问题,以建立一套合理且客观的分析程序来寻找最优的固废综合处理厂设置位置,并使所需的相关成本及对环境的负面影响降到最低.为此,本文提出了一目标层次方法,该方法首先对可能潜在的厂址进行可行性筛选...
研究城市固废综合处理厂的厂址选择问题,以建立一套合理且客观的分析程序来寻找最优的固废综合处理厂设置位置,并使所需的相关成本及对环境的负面影响降到最低.为此,本文提出了一目标层次方法,该方法首先对可能潜在的厂址进行可行性筛选;其次,对选择的可行性厂址通过多准则决策分析方法进行进一步评估.以0/1组合优化模型(上层)结合多属性简单加权评估函数(下层)进行求解,以获得最优方案.通过昆明市废弃物综合处理厂选址的实例,说明了这一决策方法的应用.并给出了目标成本最小化及整个系统的计算结果.
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关键词
目标层次法
0/
1组合
优化
层次分析法
多属性简单加权
废物处理
选址
原文传递
题名
一类0/1优化问题融合神经网络的粒子群算法
被引量:
4
1
作者
段玉红
高岳林
机构
宁夏大学数学与计算机学院
北方民族大学信息与系统科学研究所
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第6期1559-1562,共4页
基金
国家社会科学基金资助项目(07XJY038)
文摘
将局部寻优能力极强的人工Hopfield神经网络算法融合到粒子群优化算法的搜索过程中,提出解决一类0/1优化问题融合神经网络的混合粒子群优化算法。在该算法中依粒子群当前全局最优个体为初始态激活神经网络,生成一个局部最优态,用这个局部最优态代替粒子群当前全局最优个体,增强了算法的局部寻优能力,通过数值试验证明该算法是有效的。
关键词
粒子群
优化
神经网络
0/1优化
问题
Keywords
Particle Swarm Optimization (PSO)
neural network
0/
1
optimization problem
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于信息流改进的贝叶斯网络结构学习算法
被引量:
12
2
作者
李明
张韧
洪梅
白成祖
机构
国防科技大学气象海洋学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1385-1390,共6页
基金
国家自然科学基金(41375002)
江苏省自然科学基金(BK20161461)资助课题
文摘
基于信息流提出贝叶斯网络结构学习的改进型搜索评分算法。首先计算信息流进行全局因果分析,构造0/1优化问题,获得最优初始网络结构;在此初始结构的基础上产生搜索空间,采用贪婪算法搜索最优结构弧,同时由信息流确定弧方向,实现网络结构的一体化学习。首次将信息流引入贝叶斯网络的结构学习,优化了初始搜索空间,实现了弧和弧方向的同步确定,更能获得近似全局最优结构。实验表明,改进算法较其他算法的准确性和学习效率更高。
关键词
贝叶斯网络
结构学习
信息流
0/1优化
Keywords
Bayesian network
structure learning
information flow
0/
1
optimization
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
目标层次法在城市固废综合处理厂选址中的应用
被引量:
7
3
作者
李劲
王华
机构
昆明理工大学理学院
出处
《湖南科技大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2008年第4期118-123,共6页
基金
云南省科技攻关基金(2001GG19)
文摘
研究城市固废综合处理厂的厂址选择问题,以建立一套合理且客观的分析程序来寻找最优的固废综合处理厂设置位置,并使所需的相关成本及对环境的负面影响降到最低.为此,本文提出了一目标层次方法,该方法首先对可能潜在的厂址进行可行性筛选;其次,对选择的可行性厂址通过多准则决策分析方法进行进一步评估.以0/1组合优化模型(上层)结合多属性简单加权评估函数(下层)进行求解,以获得最优方案.通过昆明市废弃物综合处理厂选址的实例,说明了这一决策方法的应用.并给出了目标成本最小化及整个系统的计算结果.
关键词
目标层次法
0/
1组合
优化
层次分析法
多属性简单加权
废物处理
选址
Keywords
hierarchy approach of objectives
0/
1
combinatorial optimization
analytic hierarchy process (AHP)
simple additive weight (SAW)
waste comprehensive disposal
site selection
分类号
R124.3 [医药卫生—环境卫生学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一类0/1优化问题融合神经网络的粒子群算法
段玉红
高岳林
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
4
下载PDF
职称材料
2
基于信息流改进的贝叶斯网络结构学习算法
李明
张韧
洪梅
白成祖
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018
12
下载PDF
职称材料
3
目标层次法在城市固废综合处理厂选址中的应用
李劲
王华
《湖南科技大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2008
7
原文传递
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参考文献
引证文献
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