面向子集选择的演化多模态多目标优化算法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    62376115
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    50万
  • 负责人：
    Hisao Ishibuchi
  • 依托单位：
    南方科技大学
  • 学科分类：
    F.信息科学部
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2023
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2023至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

Effects of Discrete Objective Functions with Different Granularities on the Search Behavior of EMO Algorithms
不同粒度离散目标函数对EMO算法搜索行为的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Hisao Ishibuchi; Masakazu Yamane;Yusuke Nojima
  • 通讯作者：
    Yusuke Nojima
Interactive Multiobjective Optimization: A Review of the State-of-the-Art
交互式多目标优化：最新技术回顾
  • DOI：
    10.1109/access.2018.2856832
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Bin Xin;Lu Chen;Jie Chen;Hisao Ishibuchi;Kaoru Hirota;Bo Liu
  • 通讯作者：
    Bo Liu
Difficulties in Fair Performance Comparison of Multi-Objective Evolutionary Algorithms [Research Frontier]
多目标进化算法公平性能比较的难点【研究前沿】
  • DOI：
    10.1145/3520304.3533634
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    IEEE Computational Intelligence Magazine
  • 影响因子：
    9
  • 作者：
    Hisao Ishibuchi;Lie Meng Pang;Ke Shang
  • 通讯作者：
    Ke Shang
Dm-KDE: dynamical kernel density estimation by sequences of KDE estimators with fixed number of components over data streams
Dm-KDE：通过数据流上具有固定数量组件的 KDE 估计器序列进行动态核密度估计
  • DOI：
    10.1007/s11704-014-3105-y
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Frontiers of Computer Science
  • 影响因子：
    4.2
  • 作者：
    Min Xu;Hisao Ishibuchi;Xin Gu;Shitong Wang
  • 通讯作者：
    Shitong Wang
Hypervolume-Optimal μ-Distributions on Line/Plane-Based Pareto Fronts in Three Dimensions
三维基于线/平面的 Pareto 前沿上的超体积最优 μ 分布
  • DOI：
    10.1109/tevc.2021.3093114
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Evolutionary Computation
  • 影响因子：
    14.3
  • 作者：
    Ke Shang;Hisao Ishibuchi;Weiyu Chen;Yang Nan;Weiduo Liao
  • 通讯作者：
    Weiduo Liao

其他文献

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Hisao Ishibuchi的其他基金

DevelopmentofaPracticallyUsefulMulti-ObjectiveEvolutionaryAlgorithmunderaNewAlgorithmFramework
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    160 万元
  • 项目类别：
面向复杂Pareto前沿的动态高维多目标进化优化方法与应用
  • 批准号：
    61876075
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    62.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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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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