导读:本文包含了聚集距离论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:均匀聚集区间,基尼权重,均匀聚集距离,多目标优化
聚集距离论文文献综述
王明昭,王宇平,王晓丽,卫珍[1]（2016）在《一种均匀聚集距离的改进NSGA-Ⅱ算法》一文中研究指出遗传算法已经在多目标优化问题中得到了广泛应用及深入研究,NSGA-Ⅱ是求解多目标优化问题的代表算法之一,其中聚集距离在收敛性和分布均匀性上均起到了重要作用,但算法没有充分考虑微观的个体本身和宏观的种群整体的作用.为了能更合理地估计区域密度,使所求解集更好更均匀地收敛于Pareto最优边界,笔者基于均匀聚集区间和基尼权重构造了一种均匀聚集距离算子,并基于该算子提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法.最后,通过对6个标准多目标测试问题的实验验证了算法的有效性.(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2016年03期）
吴鑫矾,章盛莉[2]（2015）在《五站合一构筑立体交通大枢纽》一文中研究指出未来你乘高铁到长沙，不用出高铁站，就能坐上地铁、出租车到长沙城区逛一逛；下高铁后可直接换乘班线客车，前往周边县市；赶航班的也不用担心，搭上磁悬浮列车便可直达机场。 眼下，地铁4号线和磁浮工程正在高铁新城内如火如荼地推进，不久的将来，长沙(本文来源于《长沙晚报》期刊2015-07-25）
胡章鸿,段七零[3]（2014）在《基于时空距离的江苏省景区系统聚集分形演化研究》一文中研究指出运用聚集分形模型,将近10年分为4个研究时间点,从时空距离探讨江苏全省及其3大区域的高等级景区系统的聚集分形演化特征。结果显示:(1)各区域景区系统均呈聚集态,且苏北和苏中的聚集程度高于苏南与全省;(2)各区域景区系统都在向均匀模式演变;(3)各区域景区系统基于时间距离的空间结构比基于空间距离的结构,更接近于均匀模式;(4)苏北与苏中各区域内景区之间的交通网络水平低于苏南与全省;(5)各区域景区系统基于时间距离的演变,快于本区域基于空间距离的演变速度。研究结论可为江苏景区空间的合理布局提供一定的参考。(本文来源于《长江流域资源与环境》期刊2014年09期）
蒲骁旻[4]（2013）在《多目标进化算法中基于聚集距离调整的分布性保持方法》一文中研究指出在经典的非支配排序遗传算法中,基于聚集距离的种群维护策略并不能很好地保持解集的分布性。提出一种改进的基于聚集距离调整的分布性维护策略,根据邻近个体的聚集距离大小关系,保留分布较好的个体。与经典算法NSGA-Ⅱ,PESA-Ⅱ和小生境方法进行比较,实验结果表明,提出的分布性维护策略能较大程度提高分布性,并保持较好的收敛性。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2013年10期）
余聂芳,宋武[5]（2010）在《一种改进的聚集距离的多目标进化算法》一文中研究指出针对多目标进化算法中聚集距离难以很好的保持进化群体的分布性,设计了一种根据改进的聚集距离策略,使多目标进化算法能够具有较好的分布性能,模拟实验验证了我们这种算法的有效性。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2010年14期）
刘丽琴,张学良,谢黎明,李明磊,温淑花[6]（2010）在《基于动态聚集距离的多目标粒子群优化算法及其应用》一文中研究指出为了增加Pareto集的多样性,提高多目标优化的全局寻优能力,提出了一种基于动态聚集距离的多目标粒子群算法(DCD-MOPSO)。该算法利用改进的快速排序方法来减少计算量,采用动态变化的惯性权重和加速因子以增强算法的全局寻优能力,并基于动态聚集距离对外部集进行维护以增加Pareto集的多样性。通过典型测试函数的仿真实验和应用实例对DCD-MOPSO算法性能进行了分析,并与多目标优化算法MOPSO和NSGA-Ⅱ进行了比较。结果表明,DCD-MOPSO算法收敛速度较快,且得到的Pareto集分布均匀。(本文来源于《农业机械学报》期刊2010年03期）
罗彪,郑金华[7]（2008）在《多目标进化算法中基于动态聚集距离的分布性保持策略》一文中研究指出提出了基于动态聚集距离(DCD)的分布性保持策略,利用个体在不同维目标上聚集距离的差异程度来定义DCD,并在种群维护中动态地计算DCD。与目前经典算法NSGA-Ⅱ和ε-MOEA进行比较,实验结果表明DCD能在较大程度上提高分布性,并得到较好的收敛性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2008年10期）
陈乐,翁甲强[8]（2007）在《粒子运动区域和粒子源距离对局部区域聚集生长的影响》一文中研究指出以DLA模型为基础,模拟研究了粒子运动区域和粒子源距离的大小对非对称性聚集生长产生的影响。发现粒子随机运动区域和粒子源距离的大小对局部区域聚集生长产生重大的影响。(本文来源于《广西物理》期刊2007年02期）
耿协鹏,杨传勇,胡鹏[9]（2006）在《基于地图代数距离变换的空间实体分布的聚集度分析》一文中研究指出聚集度是重要的空间分析指标,但传统的聚集度计算方法存在适用范围小、计算不准确的缺点,在介绍了地图代数距离变换的算法基础上,提出了空间全形态实体的聚集度计算方法,最后以北京周围两种旅游景点的空间分布的聚集度分析为实证,说明此方法是合理的。(本文来源于《测绘科学》期刊2006年02期）
薛娟,郑金华,李旭勇[10]（2005）在《一种基于聚集距离的多目标进化算法》一文中研究指出在多目标进化算法的研究中,解群体的多样性和运行效率是最重要的两个指标。在进化算法中一般采用构造非支配集的方法来保持算法的运行效率和解集的分布性;采用聚类技术来计算和维持解群体的分布性和多样性。文章提出了用庄家法构造非支配集和基于个体距离的聚类方法的多目标进化算法。经试验证明,该算法能够趋近到Pareto最优解,并且能保证较好的分布度。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2005年36期）
聚集距离论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
未来你乘高铁到长沙，不用出高铁站，就能坐上地铁、出租车到长沙城区逛一逛；下高铁后可直接换乘班线客车，前往周边县市；赶航班的也不用担心，搭上磁悬浮列车便可直达机场。 眼下，地铁4号线和磁浮工程正在高铁新城内如火如荼地推进，不久的将来，长沙
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
聚集距离论文参考文献
[1].王明昭,王宇平,王晓丽,卫珍.一种均匀聚集距离的改进NSGA-Ⅱ算法[J].西安电子科技大学学报.2016
[2].吴鑫矾,章盛莉.五站合一构筑立体交通大枢纽[N].长沙晚报.2015
[3].胡章鸿,段七零.基于时空距离的江苏省景区系统聚集分形演化研究[J].长江流域资源与环境.2014
[4].蒲骁旻.多目标进化算法中基于聚集距离调整的分布性保持方法[J].计算机应用与软件.2013
[5].余聂芳,宋武.一种改进的聚集距离的多目标进化算法[J].电脑知识与技术.2010
[6].刘丽琴,张学良,谢黎明,李明磊,温淑花.基于动态聚集距离的多目标粒子群优化算法及其应用[J].农业机械学报.2010
[7].罗彪,郑金华.多目标进化算法中基于动态聚集距离的分布性保持策略[J].计算机应用研究.2008
[8].陈乐,翁甲强.粒子运动区域和粒子源距离对局部区域聚集生长的影响[J].广西物理.2007
[9].耿协鹏,杨传勇,胡鹏.基于地图代数距离变换的空间实体分布的聚集度分析[J].测绘科学.2006
[10].薛娟,郑金华,李旭勇.一种基于聚集距离的多目标进化算法[J].计算机工程与应用.2005