不确定混合性能指标优化问题的进化优化理论与应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60775044
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    26.0万
  • 负责人：
    巩敦卫
  • 依托单位：
    中国矿业大学
  • 学科分类：
    F0601.人工智能基础
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

不确定混合性能指标优化问题在实际系统中是普遍存在的，目前尚没有有效解决方法。本项目针对该类问题，研究其进化优化理论与应用，内容包括：进化个体不确定适应值表示及进化个体优劣比较、优化不同类型性能指标的变种群规模、基于进化个体不确定适应值的种群分布知识提取及应用、服装设计实验平台。通过研究，针对隐式性能指标优化问题，拟提出基于进化个体不确定适应值的交互式遗传算法；针对混合性能指标存在冲突且具有区间不确定性的优化问题，拟建立其进化优化理论与方法；通过在服装设计问题中的应用，验证上述理论与方法的可行性和有效性。研究成果将深化和丰富已有的进化优化理论，扩大进化优化的应用范围，增强其解决实际优化问题的能力，从而直接服务于国民经济和社会发展。本项目是自动化、应用数学、脑科学与计算机科学有机结合的新颖交叉研究方向，具有广阔的研究前景，进行本项目研究具有重要理论意义和实际应用价值。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（31）
专著数量（1）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（17）
专利数量（1）
一类时变时延网络控制系统的鲁棒容错控制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制与决策
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    巩敦卫;张芹英;郭一楠;张建化
  • 通讯作者：
    张建化
Barebones multi-objective particle swarm optimization for environmental/economic dispatch
用于环境/经济调度的准系统多目标粒子群优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Ding Zhonghai;Gong Dunwei;Zhang Yong
  • 通讯作者：
    Zhang Yong
基于微粒群优化聚类数目的K-均值算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制理论与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张勇;巩敦卫;蒋余庆;周勇
  • 通讯作者：
    周勇
交互式遗传算法基于用户认知不确定性的定向变异
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制与决策
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    巩敦卫;郝国生;严玉若
  • 通讯作者：
    严玉若
自适应分区多代理模型交互式遗传算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制与决策
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙晓燕;巩敦卫
  • 通讯作者：
    巩敦卫

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其他文献

An ensemble framework for assessing solutions of interval programming problems
用于评估区间规划问题解决方案的集成框架
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2018.01.006
  • 发表时间：
    2018-04
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    孙靖;巩敦卫
  • 通讯作者：
    巩敦卫
A mutation operator guided by preferred regions for set-based many-objective evolutionary optimization
由首选区域引导的变异算子，用于基于集合的多目标进化优化
  • DOI：
    10.1007/s40747-017-0058-4
  • 发表时间：
    2017-10
  • 期刊：
    Complex & Intelligent Systems
  • 影响因子：
    5.8
  • 作者：
    孙靖;孙奉林;巩敦卫;Xiaojun Zeng
  • 通讯作者：
    Xiaojun Zeng
基于CP-nets的偏好感知交互式遗传算法及其个性化搜索
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    控制与决策
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙晓燕;陆宜娜;巩敦卫
  • 通讯作者：
    巩敦卫
基于目标语句占优关系的软件可测试性转化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    电子学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    姚香娟;巩敦卫
  • 通讯作者：
    巩敦卫
回归测试数据进化生成
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    巩敦卫;任丽娜
  • 通讯作者：
    任丽娜

其他文献

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巩敦卫的其他基金

学习与知识驱动的矿山综合能源生态系统运行智能优化理论与应用
  • 批准号：
    62133015
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  • 项目类别：
    重点项目
进化优化与知识共融的并行程序低耗测试理论与方法
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  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目
基于占优度与集合进化的并行程序变异测试数据自动生成
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    2013
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  • 批准号：
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含噪混合性能指标优化问题的进化优化理论与方法
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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    面上项目
协同交互式进化计算关键技术及基于Internet的实现研究
  • 批准号：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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相似海外基金

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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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