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摘要:
针对优化规划求解目前还缺乏高效、实用的算法,而传统遗传算法由于受确定编码形式的制约而缺乏对复杂系统的表述能力的问题,提出了一种基于Agent行为遗传和范例学习的新型进化算法.并分别采用新型遗传算法和传统遗传算法对同一算例网络进行优化规划,实验结果说明了本文算法具有更好的复杂的问题表述能力、计算效率、收敛稳定性以及可扩展性.
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文献信息
篇名 一种基于MAS-GA的混合进化计算模型
来源期刊 石油化工高等学校学报 学科 工学
关键词 Agent行为 Agent学习 进化算法 优化规划
年,卷(期) 2007,(3) 所属期刊栏目 优化控制
研究方向 页码范围 33-36
页数 4页 分类号 TP181
字数 4254字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-396X.2007.03.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王文彦 广东工业大学计算机学院 11 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
Agent行为
Agent学习
进化算法
优化规划
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
石油化工高等学校学报
双月刊
1006-396X
21-1345/TE
大16开
辽宁省抚顺市望花区丹东路西段1号
8-267
1988
chi
出版文献量(篇)
2213
总下载数(次)
7
总被引数(次)
13636
相关基金
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
论文1v1指导