基于数学规划的解高维多目标优化问题的异步并行进化算法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61070007
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    11.0万
  • 负责人：
    邹秀芬
  • 依托单位：
    武汉大学
  • 学科分类：
    F0201.计算机科学的基础理论
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2011-12-31

项目摘要

高维多目标优化问题（一般指目标个数不小于5的多目标优化问题)是当前大规模科学与工程计算中面临的一个挑战性问题。本项目旨在采用传统的非线性规划方法与现代的进化计算技术相结合的方法，探索求解这类问题的高效算法及其理论基础。具体研究内容包括：探讨最优解的合理定义和性能评价指标的建立；通过理论分析与数值模拟相结合的模式，研究在进化计算的框架下如何引入梯度法等传统的数学规划方法从而产生新的个体评价、选择等机制，进而得到高性能的求解算法；探讨算法的收敛性、时间复杂性和异步并行实现等，为高维多目标优化问题的有效处理提供新思路和新方法。该项目的研究成果可以广泛应用于大型工程计算、网络优化设计、军事通讯、生物信息学等众多的实际应用领域，取得该领域的突破性进展，具有重要的理论意义与实用价值。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（2）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
Drift conditions for estimating the first hitting times of evolutionary algorithms
估计进化算法首次命中时间的漂移条件
  • DOI：
    10.1080/00207160903477167
  • 发表时间：
    2011-01
  • 期刊：
    International Journal of Computer Mathematics
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    Yu Chen;Xiufen Zou;Jun He
  • 通讯作者：
    Jun He

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

解约束多目标优化问题的一种鲁棒的进化算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机研究与发展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    邹秀芬;刘敏忠;吴志健;康立山
  • 通讯作者：
    康立山
How can surrogates influence the convergence of evolutionary algorithms?
代理如何影响进化算法的收敛？
  • DOI：
    10.1016/j.swevo.2013.04.005
  • 发表时间：
    2013-10
  • 期刊：
    Swarm and Evolutionary Computation
  • 影响因子：
    10
  • 作者：
    陈彧;谢为成;邹秀芬
  • 通讯作者：
    邹秀芬
一种多策略融合的多目标粒子群优化算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    电子学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谢承旺;邹秀芬;夏学文;王志杰
  • 通讯作者：
    王志杰

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

邹秀芬的其他基金

肿瘤生态微环境的数学建模与自适应控制
  • 批准号：
    12126355
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    20.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
复杂疾病的多层网络建模与优化控制
  • 批准号：
    61672388
  • 批准年份：
    2016
  • 资助金额：
    63.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
感染性疾病调控网络的动力学模型与并行算法
  • 批准号：
    91230118
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    70.0 万元
  • 项目类别：
    重大研究计划
抗病毒天然免疫反应信号转导机制的建模、优化与控制
  • 批准号：
    61173060
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    56.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
细胞信号转导的数学建模和演化优化
  • 批准号：
    60573168
  • 批准年份：
    2005
  • 资助金额：
    24.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

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]
关闭
close
客服二维码