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已找到 574 条结果
- 服装CAD系统组合优化模型研究北大核心CSTPCD摘要：服装CAD系统的组合选用影响着其投产后的使用效果.提出基于AHP/0-1规划的系统组合优化模型.AHP解决了单一部件的评价问题,得到其质量评价系数;再利用0-1规划完成了系统的组合优化.结合实例,在投资预算的约束下,综合考虑营销中的捆绑销售问题,建立了系统组合优化模型,得到了最优配置方案,从而验证了此模型的可行性.
- 基于拓扑和尺寸组合优化的ATV车身轻量化研究北大核心CSTPCD
- 组合优化问题的一种精确求解方法CSCDCSTPCD
- 基于遗传算法的加工中心工步排序优化方法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于神经网络的一种电脑配机方法摘要：本文通过把电脑配机过程中的各种约束转化为神经网络的约束条件,利用Hopfiled神经网络组合优化的原理,将配机问题映射到Hopfiled神经网络模型上,通过模型迭代计算,得到一种较为优化的配机方案.
- 多目标数据关联的神经网络方法北大核心CSTPCD摘要：数据关联是多目标跟踪的关键问题.基于Hopfield神经网络的JPDA是解决这一关键问题的有效方法之一,但此方法的难点在于优化系数的整定.提出一种改进算法,用于解决优化系数在线自适应整定问题.首先重新构造了李雅普诺夫能量函数,接着引入变化的优化系数因子,并给出了优化系数求解的迭代公式;最后对已有和改进的算法进行了仿真研究.结果表明改进的方法和原有的方法相比,一方面具有在线整定优化系数的功能,另一方面可以获得和原有算法非常接近的估计误差.
- Hybrid LT算法的改进及其收敛性分析北大核心CSCDCSTPCD摘要：Hybrid LT法是一种解决组合优化问题的新方法.与现存的Hopfield网络比较,这种方法有几个优点:它不仅能用于二次函数,还能用于非二次函数;另外,在控制人为的加权参数时,它减少了对外部的依赖.文中对原算法进行了改进,使其能更快找到准确的最优点,并且对迭代方法做了收敛性分析,给出了收敛的必要条件和充分条件.从而说明Hybrid LT方法是可行的,是一种适用于很多类型组合优化问题的有效方法.
- 一种求解Job-Shop调度问题的量子遗传算法CSTPCD摘要：提出了一种基于操作方式进行编码和解码的量子遗传算法,并将其用于求解一种典型的NP-hard组合优化问题即Job-Shop调度问题.该算法采用量子比特方式构造染色体,增加了算法的种群多样性和计算并行性;采用量子旋转门操作实现种群进化,有效地提高了算法的收敛速度.用基准调度问题实例对该算法进行的测试结果表明:该量子遗传算法与改进的遗传算法相比较有更好的优化性能.
- 基于组合优化方法的K-means聚类算法实现
- 一种求解多处理机调度问题的新算法