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| - 组合时间模式与贪婪准则的排课方法
- 作者：肖杰 崔韶刚 蔡放 来源期刊：计算机工程与科学 年卷号：2011,33(6).-125-129
- 摘要：排课问题是一个具有多因素的优化决策问题,是组合规划中的典型问题,属于NP完全类问题。为了能够有效地抑制排课中的＂组合爆炸＂现象,提高排课速度,根据高校课表的特点,本文针对周课时的离散化分布提出了时间模式概念,设计了时间贪婪准则和教室贪婪准则。测试结果表明,本文算法不但能简化排课过程,提高排课效率,同时也提高了排课的...
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- 强化学习中基于定性模型的知识传递方法
- 作者：黄晗文[1,2] 郑宇[3] 来源期刊：计算机工程与科学 年卷号：2011,33(6).-118-124
- 摘要：本文提出一种基于定性模糊网络的强化学习知识传递方法。该方法通过建立系统的定性模型,并用定性模糊网络抽取基于定性动作的次优策略的共同特征获得与系统参数无关知识。这些知识能有效描述参数值不同的系统所具有的共同控制规律,加快在新参数值的系统中强化学习的收敛速度。
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- 西南石油大学学报（自然科学版）稿约
- 作者：无 来源期刊：西南石油大学学报 年卷号：2011,33(5).-F0003-F0003
- 摘要：征稿范围
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- 一种基于均值的云自适应粒子群算法
- 作者：刘洪霞 周永权 来源期刊：计算机工程与科学 年卷号：2011,33(5).-97-101
- 摘要：本文基于云理论把粒子群分为三个种群,用云方法修改粒子群算法中惯性权重,同时修改速度更新公式中＂认知部分＂和＂社会部分＂,引入＂均值＂的概念,提出了一种基于均值的云自适应粒子群算法。该方法的最大优点是克服了粒子群算法在迭代后期,当一些粒子的个体极值对应的适应度值与全局极值对应的适应度值相差明显时,不能收敛到最优解的缺...
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- 基于动态种群和广义学习的粒子群算法及应用
- 作者：刘衍民[1,2] 赵庆祯[1] 来源期刊：计算机工程与科学 年卷号：2011,33(5).-91-96
- 摘要：为了提升粒子跳出局部最优解的能力,本文提出一种动态种群和广义学习粒子群算法（DCPSO）。在算法运行过程中,引入种群增加策略和减少策略以提升种群的多样性,进而提升粒子跳出局部最优解的能力;同时引入广义学习策略以增加粒子飞向全局最优位置的概率。在基准函数的测试中,结果显示DCPSO算法比其它PSO算法有更好的性能;在...
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