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运用自适应蚁群算法设计和优化功率电子电路的研究
  • 项目名称：运用自适应蚁群算法设计和优化功率电子电路的研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：60573066
  • 申请代码：F020509
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2006-01-01-2008-12-31
  • 项目负责人：张军
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：中山大学
  • 批准年度：2005
中文摘要：

基于蚁群算法控制参数对优化结果的影响分析、不同优化成熟阶段对蚁群算法的各个控制参数的需求期望分析，和人工蚂蚁群体行为的动态统计分析，本课题提出一种蚁群算法控制参数自适应调整的新策略。通过将连续求解空间离散化并变换信息素承载体，探索一种新的改进的自适应蚁群算法，使之适合于解决普遍存在的连续求解空间的优化问题。最终，本课题将给出一个运用自适应蚁群算法优化功率电子电路的新途径:不需要对功率电子电路的数学模型进行求导操作，自适应蚁群算法可以自动的确定各个功率电子电路元器件的最佳取值，以满足功率电子电路的性能要求。预期的研究成果将解决传统功率电子电路优化方法难以克服的功率电子电路小信号线性数学模型不能反映大信号条件下功率电子电路的实际响应的问题，是蚁群算法在功率电子电路设计及优化领域应用的前瞻性研究。研究成果将在理论研究和实际应用中取得创新成果，为工业应用奠定坚实基础。

中文主题词： 人工智能；优化设计；蚁群算法；电力电子
结论摘要：

英文主题词Artificial Intelligent,Optimization, Ant Colony System, Power Electronic

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 28
  • 11
  • 0
  • 0
  • 1
期刊论文
Clustering-based adaptive crossover and mutation probabilities for genetic algorithms
Pseudocoevolutionary genetic algorithms for power electronic circuits optimization
Implementation of an Ant Colony Optimization technique for job shop scheduling problem
Ant Colony Optimization Approach to Grid Workflow Scheduling Problem with Various QoS Requirements
Extended Ant Colony Optimization Algorithm for Power Electronic Circuit Design
A pseudo parallel ant algorithm with an adaptive migration controller
Protein folding in hydrophobic-polar lattice model: A flexible ant-colony optimization approach
Orthogonal Methods Based Ant Colony Search for Solving Continuous Optimization Problems
Chaotic time series prediction using a neuro-fuzzy system with time-delay coordinates
改进的蚁群算法求解连续函数约束优化问题
改进并行蚁群算法求解置换流水线调度问题
人工智能
正交蚁群系统求解无等待流水线调度
用遗传算法优化航班规划问题
通过八数码问题比较搜索算法的性能
基于随机惯量权重的快速粒子群优化算法
降维式自主迁移伪并行遗传算法
蚁群算法优化到达航班排序和调度问题的研究
模糊逻辑遗传算法的新方法
带启发性变异的粒子群优化算法
基于EMD度量的图像匹配技术
运用遗传算法实现项目调度中的现金流优化
遗传算法中自适应方法的比较和分析
运用遗传算法优化项目级现金流问题的研究
求解TSP的变异算子的设计及优化应用
求解TSP的交配算子设计策略
蚁群算法的参数分析
一种改进选择算子的遗传算法
会议论文
A particle swarm optimizer with lifespan for global optimization on multimodal functions
A contour method in population-based stochastic algorithms
Video scene classification and segmentation based on Support Vector Machine
New evaluation criteria for the convergence of continuous evolutionary algorithms
A Quantum-inspired Genetic Algorithm for data clustering
Kernel parameter optimization of Kernel-based LDA methods
A novel particle swarm optimization for the Steiner tree problem in graphs
A Novel Geometric Center Design Method for Genetic Algorithm Optimization
An Isoline Genetic Algorithm
An orthogonal local search genetic algorithm for the design and optimization of power electronic cir
Comparison of performance between different selection strategies on simple genetic algorithms
著作
蚁群优化（英文版翻译）
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