江苏省自然科学基金(BK2010186)
- 作品数：4 被引量：41H指数：4
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- 基于区间适应值交互式遗传算法的加权多输出高斯过程代理模型被引量：22
- 2014年
- 融合了用户认知和智能评价的交互式遗传算法(Interactive genetic algorithm,IGA)是解决一类定性性能指标优化问题的有效方法,但是,评价不确定性和易疲劳性极大地限制了该算法解决实际问题的能力.基于用户已评价信息,采用合适的机器学习方法,构建用户认知代理模型是解决上述问题的常用方法之一.但是,现有研究成果均没有考虑用户评价不确定性对学习样本、代理模型的影响,以及模型拟合不确定性对基于适应值的进化操作有效性的影响.针对上述问题,本文提出基于加权多输出高斯过程(Gaussian process,GP)代理模型的交互式遗传算法.首先,在区间适应值评价模式下,提取学习样本的噪声特性,以确定相应学习样本对代理模型的影响度权重系数,构建两输出高斯过程代理模型;然后,利用代理模型提供的预测值及预测置信水平,给出一种新的个体适应值估计方法和个体选择方法;基于模型预测信息,实现模型更新管理.将所提算法分别应用于含噪函数和服装设计问题中,所得结果表明本文算法可更好地拟合和跟踪用户认知,减小对进化搜索的误导,更快找到用户满意解.
- 孙晓燕陈姗姗巩敦卫张勇
- 关键词：遗传算法代理模型高斯过程
- 求解非线性方程组的改进不精确雅可比牛顿法被引量：4
- 2014年
- 在分析不精确雅可比牛顿法的基础上,进一步研究了不精确雅可比矩阵在精确解附近奇异的求解方法。利用雅可比矩阵与函数自身,在不增加新的计算量前提下,得到改进的求解非线性方程组的不精确雅可比牛顿算法。数值结果表明,改进后算法与原不精确雅可比牛顿法具有相同的计算效率,而且在使用上更为方便,有效。
- 陈飞王海军曹苏玉
- 关键词：非线性方程组牛顿法
- 基于精英集选择进化个体的交互式遗传算法被引量：12
- 2014年
- 大种群交互式遗传算法中,评价个体数目的增多加重了用户疲劳,限制了该方法的应用.本文提出一种基于精英集的进化个体选择方法,首先,基于用户评价较高的个体形成精英集;然后,选择与精英集相似的个体类别,在无需用户评价和适应值估计的情况下,直接用于遗传操作;最后,根据种群的进化阶段和个体对精英集的贡献,更新精英集.将其应用于窗帘进化设计系统中,并与已有典型方法比较.结果表明,该方法在提高种群搜索性能的同时,能够有效减轻用户疲劳.
- 巩敦卫陈健
- 关键词：交互式遗传算法
- 新的基于相似度估计个体适应值的交互式遗传算法被引量：13
- 2013年
- 该方法根据组成个体各基因意义单元值出现的频率,计算基因意义单元的权值,并基于此得到个体的相似度;根据个体与上代最优个体的相似度,选择需要由用户进行评价的个体;基于当代所有已评价个体的信息,估计未评价个体的适应值.将所提方法应用于窗帘进化设计系统,并与已有典型方法比较.结果表明,所提方法在减轻用户疲劳和提高搜索性能等方面均具有优越性.
- 巩敦卫陈健孙晓燕
- 关键词：遗传算法适应值相似度
