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考虑全局和局部帕累托前沿的多模态多目标优化算法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 148-160
作者:  李文桦;  明梦君;  张涛;  王锐;  黄生俊;  王凌
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多模态多目标优化  局部收敛性  进化算法  种群多样性  
基于自适应噪声的最大熵进化强化学习方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 54-66
作者:  王君逸;  王志;  李华雄;  陈春林
Adobe PDF(6435Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：14/5  |  提交时间：2024/05/09
深度强化学习  进化策略  进化强化学习  最大熵  自适应噪声  
基于KnCMPSO算法的异构无人机协同多任务分配 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 2, 页码: 399-414
作者:  王峰;  黄子路;  韩孟臣;  邢立宁;  王凌
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无人机多任务分配  多目标优化  粒子群算法  协同进化  
航天器威胁规避智能自主控制技术研究综述 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 2, 页码: 229-245
作者:  袁利;  姜甜甜
Adobe PDF(2092Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：12/4  |  提交时间：2024/05/09
轨道威胁感知  自主决策规划  “感知-决策-执行”一体化  航天器智能自主控制  
多智能体博弈、学习与控制 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 3, 页码: 580-613
作者:  王龙;  黄锋
Adobe PDF(2088Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：13/4  |  提交时间：2024/05/09
博弈论  多智能体学习  控制论  强化学习  人工智能  
基于种群个体数自适应的多尺度量子谐振子优化算法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 7, 页码: 1587-1600
作者:  焦育威;  王鹏
Adobe PDF(3932Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：23/10  |  提交时间：2024/04/25
优化算法  量子隧道效应  动态种群  多种群  蒙特卡洛  
基于黎曼度量的一类反馈控制系统性能监测与诊断 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1928-1940
作者:  李琳琳;  李莎莎;  DINGStevenXianchun;  彭鑫;  彭开香
Adobe PDF(2934Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：19/4  |  提交时间：2024/04/24
性能监测  黎曼度量  性能诊断  故障定位  
城市固废焚烧过程智能优化控制研究现状与展望 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2019-2059
作者:  汤健;  夏恒;  余文;  乔俊飞
Adobe PDF(3863Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：14/4  |  提交时间：2024/04/24
城市固废焚烧  双碳战略  智能优化控制  工业人工智能  数字孪生平台  
Machine Learning in Lung Cancer Radiomics 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 753-782
作者:  Jiaqi Li;  Zhuofeng Li;  Lei Wei;  Xuegong Zhang
Adobe PDF(7595Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：21/4  |  提交时间：2024/04/23
Machine learning, lung cancer, radiomics, medical image, clinical application  
Swarm Intelligence Research: From Bio-inspired Single-population Swarm Intelligence to Humanmachine Hybrid Swarm Intelligence 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 1, 页码: 121-144
作者:  Guo-Yin Wang;  Dong-Dong Cheng;  De-You Xia;  Hai-Huan Jiang
Adobe PDF(2487Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：18/7  |  提交时间：2024/04/23
Swarm intelligence  single-population  multi-population  human-machine hybrid  multi-granularity