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  1. 软件工程-理论与实践(许家珆)习题答案

  2. 习 题 答 案 习题一答案 一、选择题 1. 软件的主要特性是(A B C)。 A) 无形 B) 高成本 C) 包括程序和文档 　　D) 可独立构成计算机系统 2. 软件工程三要素是(C D)。 A) 技术、方法和工具　 B) 方法、工具和过程　 C) 方法、对象和类　 D) 过程、模型、方法 3. 包含风险分析的软件工程模型是(A)。 A) 螺旋模型 B) 瀑布模型 C) 增量模型 D) 喷泉模型 4. 软件工程的主要目标是(C)。 A) 软件需求 　B) 软件设计　 C) 风险分析 　D)

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-01-12
    • 文件大小：303104
    • 提供者：fengjliang2009

  1. 改进的组合差分进化优化算法

  2. 改进的组合差分进化优化算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：634880
    • 提供者：weixin_38655347

  1. 离散差分进化算法在汽车列车编组优化问题中的应用

  2. 为了提高电机组的利用率，提出了一种随机交换差分进化算法（RSDE）。 对于具有多个枢纽站的列车编组调度模型，以“相邻节点”作为连接列车的选择范围，并基于有向图建立了列车编组的优化模型。 。 为了满足连续性，提出了一种改进的优先级解码方法，该方法适用于火车成对运行的任何情况，用于生成初始种群并将个人解码为轮换列车承担的运行任务。 为了将差分进化算法应用于组合优化问题，提出了基于群论的随机置换算子。 考虑到个人携带的进化信息的差异，提出了自适应调节收缩因子。 采用一种新颖的选择策略，尽可能地保留试验

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：436224
    • 提供者：weixin_38614825

  1. 一种组合粒子群和差分进化的多目标优化算法

  2. 在求解多目标优化问题时,针对粒子群优化算法容易陷入局部极值的现象,提出了一种组合粒子群和差分进化的多目标优化算法,使用粒子群优化算法和差分进化算法共同产生新粒子,通过一个判断因子控制两种算法的使用比例,并对粒子群优化算法的速度更新公式进行了改变,以提高搜索效率。通过三个测试函数进行了仿真,并同NSGA-Ⅱ、MOPSO-CD进行了比较。实验结果表明改进算法求得的Pareto解集收敛性和多样性好,并且算法稳定性高,运行速度快。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：401408
    • 提供者：weixin_38642369

  1. 组合分布估计和差分进化的多目标优化算法

  2. 为了提高多目标优化算法的收敛能力及求解精度,提出了一种组合分布估计和差分进化的多目标优化算法.该方法用分布估计算法和差分进化算法共同生成种群中的粒子,利用选择因子来控制每个粒子的产生方式,并且根据迭代次数的增加来改变2种算法的使用比例,搜索初期利用分布估计算法进行快速定位,然后用差分进化算法进行精确搜索.并对差分进化算法的变异因子进行了改进,定义了一个可变的变异因子,来控制不同搜索时期中差分进化算法的变异范围.用4个测试函数对算法进行了仿真测试,并同NSGA-Ⅱ和RM-MEDA进行了比较.实验结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：894976
    • 提供者：weixin_38590355

  1. 基于统计指导的飞蛾扑火算法求解大规模优化问题

  2. 针对飞蛾扑火算法求解大规模优化问题较差的实际,借鉴差分进化算法中的变异思想,在飞蛾扑火算法中引入缩放因子和视距因子的概念,提出飞蛾直飞模型,并界定围绕历史最优飞蛾和当前随机飞蛾的直飞方式分别为局部寻优和全局寻优;设计3种不同类型的视距因子,从宏观上引导搜索算法启动全局探索和局部开发的时机,分析不同启动时机选择对飞蛾扑火算法在大规模问题上的优化精度影响,提出不同优化问题具有不同启动时机的思想;讨论飞蛾直飞和螺旋式飞行的3种组合策略下的优化效率,验证了所提出算法的较优性能,与现有文献改进算法在大规模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：403456
    • 提供者：weixin_38731226