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1.
为提高动力定位系统的定位精度,本文提出了一种满足严格等式约束的改进遗传算法对推力分配进行优化.该方法通过分析目标函数中不同项之间的影响,确定了推力角的权值系数,并从二个方面对遗传算法进行改进,提高了优化速度及精度:一是继承上一时刻的精英个体来生成等距初始种群;二是结合自适应算法加强局部搜索能力.针对推进器之间的水动力干涉问题,基于推力损失模型对推进器进行分组,并通过错位安置以及采用在推力禁区内设置推力减额系数的方法来降低推力损失,最后利用改进的遗传算法对半潜式平台动力定位系统的推力分配进行了仿真模拟.仿真结果表明,提出的方法在满足等式严格约束的基础上,降低了推进器推力的水动力损失,进而提高了系统的定位精度以及运行的经济性. 相似文献
2.
3.
4.
提出了一种基于机器码存储的改进遗传算法,适于优化大型多变量问题。开发的C 基本位操作算子,使此算法仍可沿用传统二进制遗传算法的交叉变异操作。这一算法在内存和时间上占优势,是一种稳健的、全局搜索能力较强的优化算法,并在建立河北省某地区的年降雨神经网络预测模型的实践中得到了验证。 相似文献
5.
6.
使用遗传算法解决MTSP问题的一种新的染色体设计 总被引:5,自引:0,他引:5
多旅行商问题(Multipie Traveling Salesperson Problem,简称MTSP)讨论的是如何安排m(〉1)位旅行商访问n(〉m)座城市,要求每个城市只允许被访问一次时,求解所有旅行商花费的费用和是最小(或最大)的问题。MTSP问题其实与单旅行商问题(Traveling Salesperson Problem,简称TSP)相似,但是由于添加了任何城市只要被某一旅行商访问到即可这个附加条件,因而增加了问题复杂度。在以前使用遗传算法(GA)研究解决MTSP问题时,通常采用标准的TSP染色体和处理方法。现为解决MTSP问题给出了一种新的染色体设计和相关的处理方法,并与以往的理论设计和计算性能进行比较。计算测试显示,新的方法能够获得较小的查找空间,在许多方面,新的方法产生的解空间更好。 相似文献
7.
应用遗传算法进行汽车动力传动系统参数的优化 总被引:1,自引:0,他引:1
通过改进遗传算法的杂交和变异算子,并引入单纯形算子,克服了简单遗传算法收敛慢,容易陷入局部最优等缺点。并将此算法成功地运用在汽车动力传动系统参数优化上。 相似文献
8.
9.
一种自适应伪并行改进遗传算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对基本遗传算法中存在的一些不足,例如“早熟”现象和计算速度较慢等缺点,对进化算子作一定的改进,在单台计算机上实现并行计算思想与遗传算法的结合,提出了一种新的伪并行改进遗传算法。最后通过典型测试函数的数值算例验证,表明该算法不但有效地克服了遗传算法的缺点,而且精度和收敛速度都有明显的提高。 相似文献
10.
编组站进路调度优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
分析编组站作业进路选排问题的本质,以各任务的延误时间加权值总和最小为最优目标,以任务的前后工序选择路径为动态约束,建立编组站作业进路调度数学模型,采用遗传算法求解。编码采用定长染色体,长度为任务的工序数,每个工序采用2段制,编码中的顺序唯一地确定了每工序对指定进路占用的起讫时间和指标递推,设计基于优先规则的编码算法步骤。为保证解的可行性,将编码合法化,对工序进行拓扑排序。递推计算工序开始时间和结束时间,进而计算编码的目标值,并将其转化为适应值。采用轮盘赌与最优性相结合的方法进行选择,设计基于位置成组移位的杂交算子和随机交换的变异算子。以某编组站为例进行模拟计算,结果证明该算法满足编组站进路调度工作的要求。 相似文献