【计算机应用】_模拟退火遗传算法_期刊发文热词逐年推荐_20140728
【计算机应用】_位置更新_期刊发文热词逐年推荐_20140728
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lbs终端系统 intel gny逻辑 ad hoc网络
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2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
科研热词 离散粒子群算法 社会性软件 目标遮挡 目标跟踪 目标分裂 服务质量 最佳阈值 指派问题 局部搜索 多目标 复杂信息系统 基于位置的服务 图像分割 交叉策略 二阶非线性特征投票 web2.0 pso otsu mobile2.0
பைடு நூலகம்
【计算机系统应用】_融合系统_期刊发文热词逐年推荐_20140728
科研热词 高生存性 预处理 质量评价 质量特征 语句相似度 计算机辅助翻译 融合组播树 翻译记忆 管理流程 用户行为 流视频 模糊匹配 模式挖掘 数据筛选 数据同步 弹性分组环 异常检测 多环互连 分类 关联规则 光突发数据包 光突发控制包 伸缩编码视频ip组播 人力资源 一卡通系统 web资源 p2p erp
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43
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2011年 科研热词 推荐指数 问答系统 1 遗传算法 1 远程测试 1 车辆轨迹系统 1 车辆调度 1 语言模型 1 词语切分 1 视频监控 1 虚拟仪器 1 范围搜索 1 自动化测 1 考勤管理 1 置信度理论 1 缺失数据补救 1 稀疏性 1 移动终端 1 移动定位服务 1 知识融合 1 相似度融合 1 相似度 1 模糊推理 1 模糊关系矩阵 1 模拟退火 1 案例式推理 1 有向图模型 1 最小距离聚类 1 最小编辑距离 1 智慧警务 1 数据融合 1 故障诊断 1 故障树 1 拼写校对 1 拉丁维文 1 嵌入式通信设备 1 多信息融合 1 地理信息系统 1 反馈与自适应 1 协同过滤 1 分级奖惩 1 分布式 1 公共自行车交通系统 1 元搜索 1 信息检索 1 互联网药品违规主体追查 1 上下文 1 tag 1 sns 1 robotframework 1 rfid 1 pdm 1 keyword 1 imt-advanced 1
遗传算法与模拟退火算法的比较研究
遗传算法与模拟退火算法的比较研究在计算机科学领域，遗传算法和模拟退火算法是两种常用的优化算法。
它们都可以用来解决复杂的问题，并在不同的领域中得到广泛应用。
然而，这两种算法在原理和应用方面存在一些不同之处。
本文将对遗传算法和模拟退火算法进行比较研究，探讨它们的优缺点以及适用范围。
首先，我们来看看遗传算法。
遗传算法是受到生物进化理论启发而发展起来的一种优化算法。
它模拟了自然界中的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。
遗传算法具有全局搜索能力，能够在大规模的搜索空间中找到最优解。
它适用于复杂问题，特别是那些没有明确的数学模型或者难以求解的问题。
遗传算法的应用范围广泛，包括机器学习、图像处理、物流优化等领域。
然而，遗传算法也存在一些缺点。
首先，遗传算法的收敛速度较慢。
由于遗传算法是通过不断的迭代来搜索最优解，因此需要较长的时间才能达到最优解。
其次，遗传算法对问题的编码方式比较敏感。
不同的编码方式可能导致不同的搜索结果，因此需要仔细选择合适的编码方式。
此外，遗传算法对问题的参数设置较为敏感，需要经过一定的调试和优化才能发挥最佳效果。
接下来，我们来看看模拟退火算法。
模拟退火算法是受到物质的退火过程启发而发展起来的一种优化算法。
它通过模拟固体物质退火时的温度变化过程来搜索最优解。
模拟退火算法具有局部搜索和全局搜索的能力，能够在搜索空间中跳出局部最优解，找到全局最优解。
它适用于复杂问题，特别是那些具有多个局部最优解的问题。
模拟退火算法的应用范围广泛，包括旅行商问题、电路布线、物理模拟等领域。
然而，模拟退火算法也存在一些缺点。
首先，模拟退火算法对问题的初始解比较敏感。
不同的初始解可能导致不同的搜索结果，因此需要仔细选择合适的初始解。
其次，模拟退火算法的搜索过程可能陷入局部最优解。
虽然模拟退火算法具有跳出局部最优解的能力，但是在搜索过程中仍然存在一定的概率陷入局部最优解。
此外，模拟退火算法对问题的参数设置较为敏感，需要经过一定的调试和优化才能发挥最佳效果。
基于遗传算法和模拟退火算法的任务调度优化研究
基于遗传算法和模拟退火算法的任务调度优化研究任务调度是指对系统中的任务进行合理的分配和调度，以最大限度地提高系统的性能和效率。
随着计算机技术的不断发展和应用规模的不断扩大，任务调度优化成为了一个非常重要的研究领域。
基于遗传算法和模拟退火算法的任务调度优化，是一种常见的优化方法。
遗传算法是通过模拟生物进化的过程来优化求解问题，而模拟退火算法则是模拟金属退火过程来寻找问题最优解。
这两种算法都具有全局搜索能力，适用于复杂的优化问题。
在任务调度优化中，遗传算法可以用来对任务的调度顺序进行优化。
首先，需要将任务映射到染色体上，每个染色体代表一个任务调度方案。
然后，通过遗传操作（选择、交叉和变异）来生成新的调度方案。
通过不断迭代和进化，可以找到最优的任务调度方案，使得系统性能最佳。
模拟退火算法则可以用来对任务的执行时间进行优化。
首先，需要定义一个初始温度，并随机生成一个初始解。
然后，在每一轮迭代中，通过改变解的状态（任务执行时间），以一定的概率接受更优的解，直到温度下降到一个较低的阈值。
通过不断降温和选择更优的解，最终可以找到问题的最优解，使得任务执行时间最短。
基于遗传算法和模拟退火算法的任务调度优化研究已经取得了一定的成果。
通过这两种优化方法，可以在考虑多个约束条件的情况下得到较好的调度结果。
例如，可以考虑任务的优先级、任务之间的依赖关系、任务的执行时间等因素，来制定综合性的任务调度策略。
此外，基于遗传算法和模拟退火算法的任务调度优化也存在一些挑战和待解决的问题。
首先，调度问题的复杂性导致搜索空间很大，在搜索过程中容易陷入局部最优解。
因此，如何设计高效的遗传操作和退火策略，以加快搜索的过程，是一个重要的研究方向。
其次，如何建立合理的优化模型，将实际任务调度问题转化为数学描述，也是一个关键的问题。
总之，基于遗传算法和模拟退火算法的任务调度优化研究在实际应用中具有重要的意义。
通过这些优化方法，可以有效提高任务调度的效率和性能，实现资源的合理利用。
计算机应用考试系统的模拟退火算法研究
计算机应用考试系统的模拟退火算法研究一、引言计算机应用考试系统是指利用计算机对应试者进行考试、判卷和成绩统计等教育管理工作的系统。
目前，随着计算机技术和网络技术的不断发展，计算机应用考试系统已经成为一种比较常见的教育评估工具。
对于大规模考试系统而言，如何优化考试题目的难度和判卷方法，以及如何保证考试的公平性和效率性，一直是一个较为棘手的问题。
如何设计一个高效的考试系统，成为了教育和计算机专业的研究热点之一。
模拟退火算法是一种全局优化算法，被广泛应用于解决组合优化问题、参数优化问题、最优化问题等。
模拟退火算法的本质是在解空间中进行随机搜索，并通过温度参数控制搜索的方向和幅度，使得算法能够逐渐收敛到全局最优解。
将模拟退火算法应用于计算机应用考试系统的优化问题上，可以有效提高考试系统的效率和公平性。
本文将研究如何利用模拟退火算法对计算机应用考试系统进行优化。
二、模拟退火算法原理及应用1. 模拟退火算法原理模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）是由美国学者Kirkpatrick等人于1983年提出的一种全局优化算法。
模拟退火算法的原理是通过随机漫步的方式搜索解空间，并根据温度参数的变化，调整搜索的幅度和方向，从而寻找到全局最优解。
其基本思想类似于金属退火过程，即在高温下金属原子会不断随机运动，随着温度的降低，金属原子逐渐趋于有序排列，最终形成一个稳定的晶格结构。
模拟退火算法按照这一思路，通过不断地在解空间中进行随机搜索，并根据温度参数的降低，逐步趋于全局最优解。
三、计算机应用考试系统的模拟退火算法优化1. 考试题目的设计在考试系统中，如何设计合理的考试题目，是一个至关重要的问题。
考试题目的设计应该考虑到题目的难度、分布、覆盖面等因素，以保证考试的公平和有效性。
利用模拟退火算法可以对考试题目进行优化，使得考试题目的难度分布更加均匀，能够全面评估学生的能力，并避免出现过于简单或过于困难的题目。
优化算法_模拟退火_粒子群_遗传算法
优化算法_模拟退火_粒子群_遗传算法
优化算法是计算机科学领域的一个重要分支，它致力于寻找问题的最
优解。
模拟退火、粒子群和遗传算法都是目前应用广泛且有效的优化算法。
本文将对这三种算法进行介绍，并分析它们的优缺点及适用场景。
综上所述，模拟退火、粒子群和遗传算法都是常用的优化算法。
模拟
退火算法适用于全局最优解，但参数敏感；粒子群算法收敛速度快，易于
实现，但易陷入局部最优；遗传算法适用于复杂问题，范围广，但需要设
置合适的遗传操作和参数。
针对具体问题的特点选择合适的优化算法，可
以提高求解效率和准确性。
遗传算法与模拟退火算法在目标优化中的对比分析
遗传算法与模拟退火算法在目标优化中的对比分析优化问题一般都是在给定的约束条件下，求解目标函数的最大值或最小值的过程。
而优化算法就是寻找这个目标函数的最优解的方法。
在优化算法中，遗传算法和模拟退火算法都是常用的算法之一。
遗传算法是一种模拟进化的计算方法，通常用于解决搜索和优化问题。
其基本原理是通过模拟生物进化的过程，从初始种群中筛选优秀的个体，以此为基础，利用基因遗传和交叉操作，生成下一代个体。
如此往复，直到进化出最优解。
模拟退火算法也是一种优化算法，其基本原理是模拟固体物质的退火过程，通过一定的随机化算法寻找目标函数的最优解。
在退火的过程中，设定一个初始温度，然后将目标函数的解随机变化，并以一定的概率接受这些变化，直到温度降低到一定阈值为止。
遗传算法和模拟退火算法作为两种常见的优化算法，常常用于目标函数优化问题。
本文主要对两种算法在目标优化中的应用做出对比分析，并对其优缺点进行讨论。
一、遗传算法在目标优化中的应用遗传算法作为一种经典的优化算法，被广泛应用于目标优化中。
其比较适用于目标函数中具有多个局部极值的情况，也可以在高维度、复杂性等方面获得较好的优化结果。
具体可以应用于组合优化、图像处理、神经网络、物流等较为广泛的领域。
与其他优化算法相比，遗传算法的优点在于其全局性和多样性。
在遗传算法中，通过保留优秀的个体，可以有效地避免陷入局部最优解。
另外，遗传算法采用随机搜索，具有很好的灵活性，可以在搜索空间中进行较为广泛的探索。
但是，遗传算法也存在一些缺点。
首先，进化算子的选择会影响算法的性能和搜索结果。
其次，在大规模问题上，难以保证全局最优解的发现和收敛速度。
同时，交叉和变异操作可能导致良好的结果被覆盖或者被破坏，这也会导致算法的表现下降。
二、模拟退火算法在目标优化中的应用模拟退火算法作为一种重要的优化算法，也是目标优化中的常见算法之一。
模拟退火算法经常应用于数值优化、组合优化、信号处理、计算机视觉等领域。
遗传算法与模拟退火算法的比较分析
遗传算法与模拟退火算法的比较分析在计算机科学领域，遗传算法和模拟退火算法是两种常用的优化算法。
它们都能够在寻找最优解的问题中发挥重要作用。
然而，这两种算法在原理和应用方面存在着一些差异。
本文将对遗传算法和模拟退火算法进行比较分析，以便更好地了解它们的特点和适用场景。
首先，我们来看一下遗传算法。
遗传算法的灵感来源于生物进化的过程。
它通过模拟遗传、变异和选择的机制来搜索最优解。
遗传算法的基本步骤包括初始化种群、选择操作、交叉操作和变异操作。
在选择操作中，适应度较高的个体被选择作为父代，通过交叉和变异操作产生新的个体。
这个过程模拟了自然界中的基因传递和变异。
通过多代的迭代，遗传算法能够逐渐优化个体，并找到最优解。
相比之下，模拟退火算法是一种基于物理退火原理的优化算法。
它模拟了金属冶炼中的退火过程。
在退火过程中，金属被加热然后缓慢冷却，以使其达到最佳的结晶状态。
模拟退火算法通过随机搜索和接受劣解的策略来避免陷入局部最优解。
算法开始时，通过随机生成一个初始解，并随机选择一个邻域解。
然后，根据一定的概率接受邻域解，以便在搜索空间中进行更广泛的探索。
随着退火过程的进行，概率逐渐降低，使得算法趋向于收敛到全局最优解。
在实际应用中，遗传算法和模拟退火算法各有其优势和适用场景。
遗传算法适用于问题空间较大、复杂度较高的情况。
它能够通过种群的多样性来避免陷入局部最优解，并且能够在搜索空间中进行全局搜索。
遗传算法在组合优化、路径规划和参数优化等问题中表现出色。
例如，在旅行商问题中，遗传算法能够找到最短路径的近似解。
而模拟退火算法适用于问题空间较小、复杂度较低的情况。
它通过接受劣解的策略来避免陷入局部最优解，并能够在搜索空间中进行局部搜索。
模拟退火算法在组合优化、图着色和函数优化等问题中表现出色。
例如，在图着色问题中，模拟退火算法能够找到最少颜色的解。
此外，遗传算法和模拟退火算法在时间复杂度和收敛速度上也存在差异。
遗传算法的时间复杂度较高，因为它需要进行多次迭代和多次操作。
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2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
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2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
科研热词 模拟退火算法 遗传算法 迁移策略 网格计算 混沌优化 模拟退火机制 模式定理 建筑块 并行遗传算法 并行模拟退火克隆算法 免疫克隆算法 任务调度
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
科研热词 遗传算法 模拟退火 遗传-模拟退火算法 适应度函数 认知无线电 认知引擎 行车时刻表 电压岛 片上网络 混合遗传算法 模拟退火遗传算法 模拟退火算法 服务质量 无线传感器网络 数据融合 容重比平衡法 多智能体系统 多品种货物配装 单播 动态容重均衡 公共交通 公交调度 低能耗 任务分配 二进制蚁群优化 ip核映射 boltzmann机制
科研热词 遗传算法 模拟退火算法 模拟退火 雷达 自相关 互相关 非线性规划 集团现金池 量子pso 遗传pso 适应度函数 路径规划 资源受限项目调度问题 调度 蚁群优化 自适应 组合优化 粒子群算法 粒子群优化(pso) 滚动规划 混合遗传算法 测试用例 水网络 正交编码 正交信号 模拟退火遗传算法 模拟退火pso 换热网络 抗干扰 批处理机 小生境 实数编码 威胁回避 多路径 多杂质体系 地形跟随 同步综合 参数设置 协商 前馈型网络 作业车间调度问题 二阶振荡pso 中长期电力负荷 dna计算
2011年 科研热词 模拟退火算法 遗传算法 模拟退火 预测 软硬件划分 路由优化算法 聚类 缓冲区溢出 组合优化算法 粒子群算法 粒子群优化算法 移动代理 现场可编程门阵列 热控涂层 漏洞挖掘 混沌 海参养殖 测试路径 测试数据 ' 无线传感器网络 数据融合 多维fuzzing技术 多态 人工神经网络 k-调和均值 0-1动态规划 推荐指数 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
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