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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
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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  
计算实验方法的溯源、现状与展望 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 2, 页码: 246-271
作者:  薛霄;  于湘凝;  周德雨;  彭超;  王晓;  周长兵;  王飞跃
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计算实验  人工社会  多主体建模  实验设计  路线图  
基于平行Petri网的制造系统调度与控制一体化方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 4, 页码: 845-856
作者:  李大成;  罗继亮;  孙莎莎;  聂维余;  聂卓赟;  方慧娟
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调度  控制  平行Petri网  赋时Petri网  
基于变阻抗控制的冗余驱动并联机器人多目标内力优化 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 5, 页码: 1099-1115
作者:  梁旭;  苏婷婷;  侯增广;  刘圣达;  章杰;  何广平
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冗余驱动  并联机器人  时变阻抗控制  间隙消除  多目标优化  
面向飞行目标的多传感器协同探测资源调度方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 6, 页码: 1242-1255
作者:  汪梦倩;  梁皓星;  郭茂耘;  陈小龙;  武艺
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多传感器协同  资源调度  马尔科夫决策过程  强化学习  
A Review and Outlook on Predictive Cruise Control of Vehicles and Typical Applications Under Cloud Control System 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 5, 页码: 614-639
作者:  Bolin Gao;  Keke Wan;  Qien Chen;  Zhou Wang;  Rui Li;  Yu Jiang;  Run Mei;  Yinghui Luo;  Keqiang Li
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Predictive cruise control (PCC), cloud control system (CCS), cooperative control, efficient operation, intelligent connected vehicle  
Deep Learning-based Moving Object Segmentation: Recent Progress and Research Prospects 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 3, 页码: 335-369
作者:  Rui Jiang;  Ruixiang Zhu;  Hu Su;  Yinlin Li;  Yuan Xie;  Wei Zou
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Moving object segmentation (MOS), change detection, background subtraction, deep learning (DL), video understanding  
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
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Swarm intelligence  single-population  multi-population  human-machine hybrid  multi-granularity