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基于对JPDA和PDA算法的研究,为解决密集杂波环境下多目标跟踪算法复杂性问题,提出了一种新的快速算法,即在多目标环境下考虑近邻目标的影响,采用一种快速方法计算聚概率矩阵,然后用阈值法获取确认概率矩阵
论文研究-基于多目标规划的DEA.pdf, 单目标的传统DEA只能从投入或产出角度测算决策单元的相对最高效率。本文将提出基于多目标的扩展DEA,从而可通过投入及产出来测算决策单元相对的平均效率、最高
为了使机器更好地模仿人们的思维方法,对模糊和不确定的事物进行识别和分类,提出了一种模糊粗糙关联方法来解决这一问题。 但是,模糊粗糙集(FRS)的应用将主要介绍模式识别。 讨论了有关FRS的一些相关理论
基于约束多目标优化的医院急诊科室布局,马彦梅,左兴权,急诊科作为医院的重要组成部分,它的服务质量提升对医院有着重要的影响。医院急诊科布局目的在于,针对原始布局通过一定的方法优
针对多品种批量生产系统,提出了一种基于NSGAII的多目标车间设施布局优化方法。以物料搬运量(或搬运成本)、非物流关系强度、设施所需总面积为优化目标建立了一类多目标优化模型;针对模型设计了一种改进的非
将进化算法应用于某些多目标优化问题时,采用增加种群规模和进化代数的方法往往耗费大量的目标函数计算开销,且达不到提高种群进化效率的目的,为此提出了一种基于自适应学习最优搜索方向的多目标粒子群优化算法。采
多目标优化问题属于高维的搜索空间,用一些传统方法来优化这些问题会导致较高的时间复杂性。为了解决该问题,使用了粒子群优化算法(PSO),同时将εdominance的概念应用到PSO中。该方法在实验过程
提出了一种融合蚁群系统、免疫算法和遗传算法的混合算法。将免疫算法和遗传算法引入到每次蚁群迭代的过程中,利用免疫算法的局部优化能力和遗传算法的全局搜索能力,来提高蚁群系统的收敛速度。该算法通过遗传算法的
提出一种改进的多目标粒子群优化算法,该算法采用精英归档策略,由档案库中的非劣解提供粒子速度更新时的全局最优位置,根据Pareto支配关系来更新粒子的个体最优位置。使用非劣解目标的线密度度量非劣解前端的
在进行函数优化时,遗传算法具有全局搜索能力强的特点,但其存在早熟收敛和后期收敛速度慢及局部搜索能力弱的问题。网格蚂蚁算法具有局部搜索能力强、优化精度高等特点,但其全局收敛速度较慢。因此提出了用于连续优
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