检索结果-南通市图书馆

电子商务 2015年第8期16卷 58-60,74页

作者：李东魁乌兰图雅朱艳龙包头师范学院学报编辑部

2-状态串-并联网络系统,单目标-单约束可靠性优化问题是NP-难的,有很多不同的智能优化算法求最优解,在实际应用中存在对不同类型的智能算法进行选择问题。本文通过运用常见的智能算法:模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法、粒子群优化算法... 详细信息

2-状态串-并联网络系统,单目标-单约束可靠性优化问题是NP-难的,有很多不同的智能优化算法求最优解,在实际应用中存在对不同类型的智能算法进行选择问题。本文通过运用常见的智能算法:模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法、粒子群优化算法,对2-状态单目标-单约束串-并联系统可靠性模型用MATLAB编程求解,对算法参数、算法收敛性、算法执行时间等进行比较。计算机仿真结果表明,对给定的测试实例,蚁群算法、粒子群优化算法都快速的收敛到问题的最优解,而模拟退火算法、遗传算法虽然也能收敛到最优解,但较多情况下不能收敛到最优解。蚁群算法、粒子群优化算法在求解单目标-单约束串-并联网络可靠性优化问题中是更有效的工具。

关键词：可靠性优化串-并联网络智能算法算法收敛性最优解

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三-状态相异元件并联的S-P网络可靠性优化微粒群算法

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内蒙古大学学报（自然科学版） 2019年第3期50卷 331-336页

作者：路芳李东魁包头师范学院数学科学学院内蒙古包头014030 包头师范学院学报编辑部内蒙古包头014030

研究三-状态具有不同元件并联构成的串-并联(简称S-P)网络的可靠性优化问题.利用Matlab做计算工具,用微粒群算法对问题的实例进行模拟仿真.结果表明:在通常的初始解条件下,微粒群算法每次运行都能收敛,并且能够给出系统的最优解;与模拟... 详细信息

研究三-状态具有不同元件并联构成的串-并联(简称S-P)网络的可靠性优化问题.利用Matlab做计算工具,用微粒群算法对问题的实例进行模拟仿真.结果表明:在通常的初始解条件下,微粒群算法每次运行都能收敛,并且能够给出系统的最优解;与模拟退火算法、蚁群算法和遗传算法相比较,微粒群算法可以更方便、高效地给出系统的最优解.

关键词：三-状态相异元件串-并联网络微粒群算法可靠性优化

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单目标-多条件约束S-P网络可靠性优化的微粒群算法

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现代电子技术 2018年第1期41卷 89-92页

作者：李东魁包头师范学院学报编辑部内蒙古包头014030

研究2-状态单目标-多条件约束串-并联(S-P)网络的可靠性优化问题(RAP)。设计了具有压缩系数的离散型微粒群算法进行求解,采用Matlab编程对问题实例进行模拟仿真,结果表明,对于合理选择的初始解与算法参数,微粒群算法每次运行都收敛,并... 详细信息

研究2-状态单目标-多条件约束串-并联(S-P)网络的可靠性优化问题(RAP)。设计了具有压缩系数的离散型微粒群算法进行求解,采用Matlab编程对问题实例进行模拟仿真,结果表明,对于合理选择的初始解与算法参数,微粒群算法每次运行都收敛,并且能够收敛到最优解。通过与传统的智能算法(模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法)比较,微粒群算法具有初始解容易选择、参数易于设置,收敛性好、收敛快的优势。

关键词：多条件约束串-并联网络微粒群算法可靠性优化模拟仿真智能算法

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非相同元件并联的S-P网络可靠性优化研究

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阴山学刊（自然科学版） 2016年第2期30卷 35-41页

作者：李东魁董海包头师范学院学报编辑部包头市高新区供电局内蒙古包头014030

研究非相同元件并联的单目标-单约束S-P网络系统可靠性优化问题。选择常用的群体智能算法,包括模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法、粒子群优化算法对模型求解。通过模拟仿真发现:几种算法给出的最优解情况不尽相同,蚁群算法求解精度高... 详细信息

研究非相同元件并联的单目标-单约束S-P网络系统可靠性优化问题。选择常用的群体智能算法,包括模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法、粒子群优化算法对模型求解。通过模拟仿真发现:几种算法给出的最优解情况不尽相同,蚁群算法求解精度高、收敛率100%,但执行时间长、解的编码复杂、解空间搜索复杂;粒子群优化算法收敛性较好,最优解的收敛率比较高;遗传算法搜索到最优解数量较少,收敛率比较低;模拟退火算法也能收敛到最优解,但收敛率较低,优点是容易实现。选择算法时,要依据问题的规模、时间、收敛率与精度进行选择。

关键词：非相同元件串-并联网络可靠性优化智能算法

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3-状态串并联设备网络单目标-单约束可靠性优化蚁群算法

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内蒙古工业大学学报（自然科学版） 2015年第1期34卷 36-41页

作者：李东魁其木格乌兰图雅朱艳龙包头师范学院信息科学与技术学院包头014030 内蒙古工业大学呼和浩特010051

3-状态设备网络系统单目标-单约束可靠性优化问题是NP-难问题,本文研究这类优化模型的快速算法。在对已有3-状态设备网络系统可靠性优化模型进行分类的基础上,以蚁群算法为工具,给出了一个求解3-状态设备网络单目标-单约束串并联网络系... 详细信息

3-状态设备网络系统单目标-单约束可靠性优化问题是NP-难问题,本文研究这类优化模型的快速算法。在对已有3-状态设备网络系统可靠性优化模型进行分类的基础上,以蚁群算法为工具,给出了一个求解3-状态设备网络单目标-单约束串并联网络系统可靠性优化问题最优解的蚁群算法框架。合理选择算法参数,进行计算机仿真。模拟仿真结果表明,在随机运行一定次数算法后,算法都能够有效的给出模型的近似最优解。合理选择算法参数,蚁群算法能够成为有效求解3-状态设备网络可靠性优化问题的有力工具。

关键词：可靠性优化模型串-并联网络蚁群算法最优解参数设置

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