【人工智能基础】改进萤火虫优化算法的Renyi熵污油图像分割

【机器学习】增量极坐标编码的贝赛尔曲线智能优化算法

【智能系统】具有Levy变异和精英自适应竞争机制的蚁狮优化算法

【机器学习】一种精英反向学习的萤火虫优化算法

【机器学习】膜系统下的一种多目标优化算法

【机器学习】基于混沌搜索和权重学习的教与学优化算法及其应用

《工程科学学报》：多目标粒子群优化算法研究综述

以某钢厂1580热连轧生产数据为基础,提出一种有限元与神经网络集成建模的方法.该方法首先对轧制过程的塑性变形进行有限元建模,然后结合有限元数值分析方法和智能技术的优点,实现有限元和神经网络的集成建模.集成模型中的神经网络模型为有限元模型提供参数调整的依据,并且在神经网络训练过程中使用改进的混沌粒子群优化算法对神经网络进行优化.通过与现场实际生产数据进行比较,验证了该模型的有效性

提出了一种基于双维度搜索的实时轨迹规划方法，用来解决自主地下铲运机转弯轨迹规划问题。该方法是一种结合采样思想和最优化算法的复合轨迹规划方法，包含三个主要步骤：基于双维度搜索策略的优化模型参数生成，基于二次规划的轨迹计算，以及基于约束检查的最优轨迹确定。该方法新颖之处在于提出的基于转弯区域行驶时间和里程的双维度搜索策略，以及基于平稳目标的轨迹最优化模型，可根据弯道区域入口速度和位置，快速生成纵横向都有最优性保证的最优轨迹。该方法结构简单、易于实施，可通过关键参数的调整满足控制器对轨迹生成速度的实时性要求。基于该轨迹规划方法的特点，使其不仅适用于实时轨迹规划，还可为未来智慧矿山的智能管控与优化调度提供底层约束。多组算例验证了该方法的有效性和优越性

1城市公共交通规划的概念 2公交线网结构和类型 3公交线网规划的原则 4公交线网规划的影响因素 5公交线网规划目标及约束条件 6公交线网优化算法及调整 7连通性改进的线网结构