<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[m0_59466752的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; m0_59466752]]></copyright><item><title><![CDATA[强化学习的数学原理（6-7）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/134952038</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/134952038</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Fri, 15 Dec 2023 15:27:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[随机近似理论和随机梯度下降；时序差分方法（TD、Sarsa、Q-Learning）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[强化学习的数学原理（4-5）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/134915587</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/134915587</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Tue, 12 Dec 2023 15:29:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[第四课主要介绍了model-based问题的求解方法：Value Iteration 和 Policy Iteration，第五课主要介绍了model-free问题的求解方法: Monte Carlo Algorithm]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[强化学习的数学原理（1-3）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/134874013</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/134874013</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Sun, 10 Dec 2023 20:32:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[本课程笔记参考（西湖大学智能无人系统实验室-赵世钰）https://www.bilibili.com/video/BV1sd4y167NS/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[护卫舰防御无人机群DWTA的改进RL-IGWO算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/128732847</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/128732847</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Tue, 14 Feb 2023 22:03:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[以某型护卫舰与UA V编队作战场景为背景，建立了基于模型的强化学习框架，利用动态规划方法将DWAT问题分解为多个静态组合优化问题。此外，设计了几个可变邻域搜索(VNS)算子和一个基于对立的学习(OBL)算子，增强了原灰狼优化器(GWO)的全局搜索能力，从而解决了SCO问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[DWTA问题的群优化算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/128616432</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/128616432</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Wed, 18 Jan 2023 17:51:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[SSODT将DIS和TES两种新方案集成到现有的SSO中，有效地优化DWTA。DIS是一个确定性过程，在这个过程中，具有最高预期威胁值的目标总是优先于对该目标具有最高杀伤概率的武器的交战。该方法在初始化阶段为SSODT生成了一个很有前景的可行初始解。在演化阶段，TES被设计为局部搜索，在交战可行性约束下，从可行解中随机选择两个三元组进行目标交换，从而提高了SSODT在DWTA中的开发能力。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[车间作业调度问题（JSSP）描述以及编码解码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/126627262</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/126627262</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Wed, 31 Aug 2022 20:35:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[车间作业调度问题]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[组合优化问题的尺度邻近点算法研究]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/126546513</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/126546513</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Sat, 27 Aug 2022 14:51:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[非光滑凸函数组合优化的尺度邻近算法]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于网络关键节点分析的经典论文（一）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/125042349</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/125042349</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Mon, 30 May 2022 16:00:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种对关键节点集的分类：KPP-POS和KPP-NEG，KPP-POS表示对该节点集重要性的衡量是其与周围网络连接的紧密程度；KPP-NEG表示对该节点集重要性的判断是通过衡量移除该节点后网络性能的下降程度。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Portfolio Decision Analysis – Lessons from Military Applications]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124857241</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124857241</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Thu, 19 May 2022 11:24:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[组合决策分析--军事应用的教训
——关于改进资源配置的投资组合决策分析方法的发展]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《基于异质网络模型的武器系统组合选择》]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124772763</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124772763</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Sun, 15 May 2022 21:32:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：高端武器装备的选择和发展是各国的战略问题。高端武器装备组合选择（HWEPS）与武器的生产、部署和使用密切相关，是决定战争胜负的关键因素，因此备受关注。提出了一种面向能力的武器系统组合选择(CWSPS)统一框架，用于解决基于异质作战网络的HWEPS问题。针对高端武器装备系统不同类型的功能实体和信息流，引入作战环路的概念，提出了一种异质作战网络模型。在此基础上，首次提出了作战能力评估指数(OCEI)来评估高端装备系统组合的作战执行能力。在此基础上，建立了以能力需求和预算约束为约束的高端武器装备成本-效益.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[面向能力需求演化的武器系统组合规划]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124751201</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124751201</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Fri, 13 May 2022 20:03:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文对面向WSoSPP的能力需求演化进行了初步研究。提出了武器系统的能力需求及其演化模式，构建并设计了武器系统能力规划的模型和算法，为武器系统的长期规划和规划提供决策支持。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《Research on weapon system portfolio selection based on combat network modeling》阅读笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124746159</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124746159</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Fri, 13 May 2022 13:28:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于作战网络建模的武器系统组合选择]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《基于网络的军用体系结构组合优化方法》阅读笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124724079</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124724079</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Thu, 12 May 2022 21:00:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[A Network-Based Portfolio Optimization Approach for Military System of Systems Architecting
摘要系统体系(System of Systems，SOS)架构是将系统整合为网络结构以实现特定目标的过程，这些目标具有独特的功能以及通过它们的互操作性实现的累积功能。如何在网络中交付能力对于基于能力的任务规划至关重要。为了通过将不同类型的系统架构成一个网络来满足不同的能力需求，我们用网络理论作为一个多目标优化模型来描述和分析S]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《复杂约束下的多目标优化算法》阅读笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124569305</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124569305</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Thu, 05 May 2022 15:58:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：约束多目标优化问题(CMOP)由于需要同时考虑目标和约束，特别是当约束极其复杂时，处理起来比较困难。最近的一些算法在处理具有简单可行域的CMOP时工作得很好，然而，对于具有复杂可行域的CMOP，大多数算法的有效性显著降低。针对这一问题，本文提出了一种多阶段进化算法，在进化的不同阶段逐一添加约束，并对约束进行处理。具体地说，该算法在初始阶段只考虑了少量的约束条件，可以使种群高效地收敛到具有良好多样性的潜在可行域。随着算法进入后期阶段，在前一阶段获得的解的基础上，考虑更多的约束条件来搜索最优解。此外，还提]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《Two-Archive Evolutionary Algorithm for Constrained Multiobjective Optimization》阅读笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124443429</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124443429</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Sun, 01 May 2022 13:15:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[在求解约束多目标优化问题时，一个重要的问题是如何同时兼顾收敛、多样性和可行性。针对这一问题，提出了一种无参数约束处理技术--两档案进化算法，用于有约束的多目标优化问题。它同时维护两个协同档案：一个是推动种群走向帕累托前沿的驱动力，称为收敛导向档案（convergence-oriented archive）；另一个是主要倾向于维持种群多样性的多样性导向档案(diversity-oriented archive)。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《SPEA2: Improving the Strength Pareto Evolutionary Algorithm》阅读笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124403397</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124403397</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Tue, 26 Apr 2022 21:32:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录Introduction
《SPEA2: Improving the Strength Pareto Evolutionary Algorithm》阅读笔记
摘要 本文提出了一种改进的SPEA2算法，它结合了细粒度适应度分配策略、密度估计技术和改进的档案截断方法。在不同的测试问题上，SPEA2与SPEA以及其他两种现代精英方法PESA和NSGA-II进行了比较，并取得了更好的结果。
Introduction

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《Multiobjective Evolutionary Algorithms:A Comparative Case Study and the Strength Pareto Approach》]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124363607</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_59466752/article/details/124363607</guid><author>m0_59466752</author><pubDate>Sun, 24 Apr 2022 21:58:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里写自定义目录标题《Multiobjective Evolutionary Algorithms:A Comparative Case Study and the Strength Pareto Approach》阅读笔记1 INTRODUCTION2 MULTIOBJECTIVE OPTIMIZATION USING EVOLUTIONARY ALGORITHM2.1 基础定义2.2 适应度分配策略2.3 多模式优化以及多样性保护2.4 四种基于种群的方法2.4.1 VEDA（Vector Evalua]]></description><category></category></item></channel></rss>