期刊文献+
共找到7篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
An Improved Binary Wolf Pack Algorithm Based on Adaptive Step Length and Improved Update Strategy for 0-1 Knapsack Problems
1
作者 Liting Guo Sanyang Liu 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2017年第2期105-106,共2页
Binary wolf pack algorithm (BWPA) is a kind of intelligence algorithm which can solve combination optimization problems in discrete spaces.Based on BWPA, an improved binary wolf pack algorithm (AIBWPA) can be proposed... Binary wolf pack algorithm (BWPA) is a kind of intelligence algorithm which can solve combination optimization problems in discrete spaces.Based on BWPA, an improved binary wolf pack algorithm (AIBWPA) can be proposed by adopting adaptive step length and improved update strategy of wolf pack. AIBWPA is applied to 10 classic 0-1 knapsack problems and compared with BWPA, DPSO, which proves that AIBWPA has higher optimization accuracy and better computational robustness. AIBWPA makes the parameters simple, protects the population diversity and enhances the global convergence. 展开更多
关键词 BINARY WOLF PACK algorithm 0-1 knapsack problem ADAPTIVE step length Update strategy
在线阅读 下载PDF
基于CBS有限元的流动-传热-变形耦合计算方法 被引量:4
2
作者 李娜 吉洪湖 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期622-626,共5页
研究了基于CBS有限元法和常规有限元法相结合的流动-传热-变形耦合计算方法。在该方法中,流体流动和传热采用CBS有限元方法计算,固体变形采用常规的有限元方法计算,实现了流体域和固体域统一的有限元网格划分,简化了变形过程中的网格生... 研究了基于CBS有限元法和常规有限元法相结合的流动-传热-变形耦合计算方法。在该方法中,流体流动和传热采用CBS有限元方法计算,固体变形采用常规的有限元方法计算,实现了流体域和固体域统一的有限元网格划分,简化了变形过程中的网格生成和不同网格间的数据交换。然后,依据此方法发展了计算程序,并通过算例分析,校验了计算方法的可行性和程序的计算能力。 展开更多
关键词 --固耦合 有限元法 基于特性的分离算法 后台阶流 数值模拟
在线阅读 下载PDF
基于FIC法的不可压缩N-S方程稳定分步算法 被引量:1
3
作者 陈善群 廖斌 《水动力学研究与进展(A辑)》 CSCD 北大核心 2015年第2期129-139,共11页
近年来发展了一种稳定型分步算法,它是在有限增量微积分(Finite Increment Calculus,FIC)求解不可压缩N-S方程理论框架的基础上,引入了对流和压力梯度投影两个附加变量。该方法有效改善了经典分步算法的压力稳定性,同时避免了标准FIC理... 近年来发展了一种稳定型分步算法,它是在有限增量微积分(Finite Increment Calculus,FIC)求解不可压缩N-S方程理论框架的基础上,引入了对流和压力梯度投影两个附加变量。该方法有效改善了经典分步算法的压力稳定性,同时避免了标准FIC理论框架中存在的空间高阶导数的计算。该文通过采用此方法对各种雷诺数条件下的顶盖驱动方腔流、圆柱绕流和后台阶流进行数值模拟,并将计算结果与前人计算结果及实验结果进行比较,结果表明本文算法计算结果合理可靠。由此可见该算法具有较强的求解不可压缩流动问题的能力以及良好的应用前景。 展开更多
关键词 FIC 分步算法 不可压缩N-S方程 方腔流 圆柱绕流 后台阶流
原文传递
尾矿坝位移分级预警阈值研究及规律分析 被引量:2
4
作者 胡少华 曹思佳 袁友翠 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期511-516,共6页
针对尾矿坝在线监测重建设、轻利用的现状,基于尾矿坝位移在线监测时间序列,通过多步逆向云变换算法(Multi-step Backward Cloud Transformation Algorithm Based on Sampling with Replacement,MBCT-SR)改进云模型,根据“3E_(n)原则”... 针对尾矿坝在线监测重建设、轻利用的现状,基于尾矿坝位移在线监测时间序列,通过多步逆向云变换算法(Multi-step Backward Cloud Transformation Algorithm Based on Sampling with Replacement,MBCT-SR)改进云模型,根据“3E_(n)原则”和内外包络曲线确定在线监测位移的正常运行值,从而建立尾矿坝位移分级预警阈值模型,并利用某尾矿坝全球导航卫星(Global Navigation Satellite System,GNSS)技术表面位移在线监测数据进行实例验证。结果表明:该尾矿坝水平方向位移的黄、橙、红预警阈值分别为8.41 mm/d、12.94 mm/d、19.41 mm/d,呈现出坝体中间预警阈值最大、并由中间向两侧减小的空间变化规律;尾矿坝垂直方向位移的黄、橙、红预警阈值分别为16.56 mm/d、25.48 mm/d、38.22 mm/d,且随着子坝的堆积,预警阈值逐渐增大。 展开更多
关键词 安全工程 尾矿坝 分级预警 多步逆向云变换算法(MBCT-SR) 阈值 空间分布
原文传递
电力市场环境下基于多智能体的输电投资决策研究 被引量:6
5
作者 董军 陈小良 张婧 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第4期89-94,99,共7页
多智能体技术能为电力领域的分布、开放式系统的设计和实现提供新的途径和方法,在电力领域具有很可观的应用前景。将多智能体技术应用于输电投资决策中,创新性地提出了包含输电投资各相关主体以及辅助软件平台的多智能体双系统决策模型... 多智能体技术能为电力领域的分布、开放式系统的设计和实现提供新的途径和方法,在电力领域具有很可观的应用前景。将多智能体技术应用于输电投资决策中,创新性地提出了包含输电投资各相关主体以及辅助软件平台的多智能体双系统决策模型,模型具有决定线路选址以及计算各市场主体的经济利益的功能。提出了考虑线路投资的有效性的输电规划模型,并在多智能体平台上开发了分别求解短期输电投资规划与长期输电投资规划的算法。通过IEEE 9节点算例展示了多智能体技术在输电投资项目上的应用。所开发的多智能体系统和相关算法能够为输电投资决策提供辅助支持。 展开更多
关键词 多智能体 输电投资 逐步倒推法 电力市场
在线阅读 下载PDF
一种改进的变步长前后向追踪重建算法
6
作者 邹丽 唐文娟 《南通大学学报(自然科学版)》 CAS 2014年第2期7-12,共6页
压缩感知中前后向追踪(forward-backward pursuit,FBP)算法能有效缩短重建时间,但一旦迭代过程中前向、后向步长确定,将导致计算时间增长,影响重构效率,因此,提出一种改进的FBP算法,称为变步长前后向追踪算法(variable step size forwar... 压缩感知中前后向追踪(forward-backward pursuit,FBP)算法能有效缩短重建时间,但一旦迭代过程中前向、后向步长确定,将导致计算时间增长,影响重构效率,因此,提出一种改进的FBP算法,称为变步长前后向追踪算法(variable step size forward-backward pursuit,VSSFBP).该算法引入判决阈值和等比因子,考虑到估计的稀疏度远小于真实稀疏度,选择较大迭代步长,减少迭代次数,缩短运行时间;同时考虑到当估计的稀疏度达到一定值时,减小迭代步长,减慢逼近的速度,提高信号重构精度.仿真结果表明:VSSFBP算法在保证重构效果的同时,明显缩短了重构时间.当图像压缩比为0.45时,信噪比提高了1 dB,峰值信噪比提高了0.8 dB,重构时间降低为原来FBP算法的42.04%.与同类算法相比,在保持较高的峰值信噪比和信噪比的条件下,VSSFBP算法消耗的时间大大缩短,重构速度更快,重构信号更精确. 展开更多
关键词 变步长 前后向追踪 重建算法 压缩感知 匹配追踪
在线阅读 下载PDF
基于压缩感知的步长自适应前向后向追踪重建算法 被引量:1
7
作者 蔡旭 谢正光 +1 位作者 蒋小燕 黄宏伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第11期169-174,共6页
压缩感知(CS)是一种新的信号采样、处理和恢复理论,能够显著地降低高频窄带信号的采样频率。针对稀疏度未知信号的重建,提出了步长自适应前向后向追踪(AFBP)算法。不同于固定步长前向后向追踪(FBP)算法,AFBP的步长可变。它利用一种自适... 压缩感知(CS)是一种新的信号采样、处理和恢复理论,能够显著地降低高频窄带信号的采样频率。针对稀疏度未知信号的重建,提出了步长自适应前向后向追踪(AFBP)算法。不同于固定步长前向后向追踪(FBP)算法,AFBP的步长可变。它利用一种自适应阈值的方法选取前向步长,然后对候选支撑集进行正则化处理以保证其可靠性,接着用自适应阈值与变步长双向控制的方法选取后向步长以减少重建时间。AFBP能够自适应后向删除估计支撑集中部分错误索引以提高信号准确重建概率。在稀疏信号非零值服从常见分布条件下,用AFBP、FBP等算法进行重建的结果表明,AFBP的准确重建概率、重建精度与FBP相当,重建时间明显少于FBP,能够更高效地重建稀疏度未知信号。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏信号重建 贪婪算法 稀疏度自适应 前向后向更新 步长自适应
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部