Zobrazeno 1 - 10
of 27
pro vyhledávání: '"Shi, Lianshuan"'
Publikováno v:
Cognitive Neurodynamics; Oct2024, Vol. 18 Issue 5, p2993-3013, 21p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Hou Wenren, Shi Lianshuan
Publikováno v:
2018 IEEE International Conference of Safety Produce Informatization (IICSPI).
An Improved Agent-Based Genetic Algorithm is used to solve the multi-objective Network Optimization Problems. The Agent is used to the genetic algorithm and the specific encoding is used to encode the path of network. The Pareto competition classic o
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::414af1b12942062b3c0d70dc211404e5
https://doi.org/10.1109/iicspi.2018.8690384
https://doi.org/10.1109/iicspi.2018.8690384
Autor:
Wang HuaHui, Shi LianShuan
Publikováno v:
International Journal of Intelligent Engineering and Systems. 8:7-13
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::52b03530b2cdfac47226a9b7420ba8e0
https://doi.org/10.22266/ijies2015.0630.02
https://doi.org/10.22266/ijies2015.0630.02
Autor:
Shi Lianshuan, Chen YinMei
Publikováno v:
Advances in Intelligent Systems and Computing ISBN: 9783319690957
Aimed at the problem of slow convergence of genetic algorithms, an improved genetic algorithm is given. The improved algorithm is based on the traditional NSGA, and uses crossover limited and elitist strategy to solve multiple objective network optim
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::af159f944936b8034e5974d0beb1e3c7
https://doi.org/10.1007/978-3-319-69096-4_95
https://doi.org/10.1007/978-3-319-69096-4_95
Autor:
Shi Lianshuan, Chen YinMei
Publikováno v:
2017 4th International Conference on Information Science and Control Engineering (ICISCE).
The improved algorithm based on objective layered approach is used to deal with the multi-objective network optimization problem. Based on the traditional non-dominated sorting genetic algorithm, an improved algorithm is given. In order to increase t
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::f3c6a9395639850a0090cba81a7e41fb
https://doi.org/10.1109/icisce.2017.22
https://doi.org/10.1109/icisce.2017.22
Publikováno v:
2013 6th International Conference on Intelligent Networks and Intelligent Systems.
Considering the weaknesses in the current higher vocational school (HVS) electrical engineering experiment course, we put forward a scheme for building the Web-based virtual experiment system. In this paper, we illustrate the design plan and structur
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::c866d2b51ebe8b8ff6861f466a9ba504
https://doi.org/10.1109/icinis.2013.66
https://doi.org/10.1109/icinis.2013.66
Publikováno v:
2009 First International Workshop on Education Technology and Computer Science.
The genetic algorithm is used to solve the multi-objective networks design problem that requires selecting a best route to make a balance with cost and delay of the route. Firstly, the mathematical model of the problem is given, then the nondominated
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::6ff8b7b0fd55a78d9885dba9662f4d8b
https://doi.org/10.1109/etcs.2009.108
https://doi.org/10.1109/etcs.2009.108