检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：黄玉珍武汉大学

学位级别：硕士

该文主要研究混合演化算法及其在优化问题(包括函数优化和组合优化)中的应用,即把某些领域的专用策略引入演化算法从而形成一种新的混合算法,并以实例说明算法的有效性.该文创新之处主要在于:①通过分析指出保持多样性和控制选择压力是... 详细信息

该文主要研究混合演化算法及其在优化问题(包括函数优化和组合优化)中的应用,即把某些领域的专用策略引入演化算法从而形成一种新的混合算法,并以实例说明算法的有效性.该文创新之处主要在于:①通过分析指出保持多样性和控制选择压力是算法设计的重点;②提出适用于多峰函数优化的两阶段混合演化算法;③提出一种通用的种群扰动算子PDOR,它能很好地保持种群的多样性和收敛性;将这种算子加入演化算法形成一种全新的适应性的混合演化算法.

关键词：演化算法混合演化算法函数优化组合优化车辆路径问题

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一种用于解决特征选择问题的新型混合演化算法

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郑州大学学报（理学版） 2021年第2期53卷 41-49页

作者：李天翼陈红梅西南交通大学信息科学与技术学院四川成都611756

为结合不同演化算法的优势,提出一个混合鲸鱼算法(hybrid whale optimization algorithm,HWOA)。在HWOA算法中鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)的收缩环绕机制被正余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)取代,以实现迭代初期探索和开发之间更好的平衡。此外,在灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)中引入粒子群算法的个人最佳位置的概念,并引入决策权重参数以更好地反映狼群的等级制度。为提高算法的多样性,在搜索过程中,改进后的灰狼算法和鲸鱼算法的螺旋更新机制随机地被选择。为有效避免算法陷入局部最优,使用非线性的参数调整策略和混沌映射来更新HWOA中的重要参数。实验结果表明,新算法可以有效提高分类的准确率,并选择最合适的特征子集。

关键词：特征选择混合演化算法鲸鱼优化算法正余弦算法改进灰狼优化算法

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求解函数优化问题的一种高效混合演化算法

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计算机工程与应用 2006年第2期42卷 70-72页

作者：詹炜戴光明龚文引中国地质大学计算机学院武汉430074

在郭涛算法的基础上设计出了一种求解函数优化问题的高效混合演化算法。新算法的主要特点有两个:一是引入演化策略中的高斯变异算子,二是引入自适应搜索子空间。高斯变异算子对群体作正态分布微调,防止早熟;引入自适应搜索子空间使群体... 详细信息

在郭涛算法的基础上设计出了一种求解函数优化问题的高效混合演化算法。新算法的主要特点有两个:一是引入演化策略中的高斯变异算子,二是引入自适应搜索子空间。高斯变异算子对群体作正态分布微调,防止早熟;引入自适应搜索子空间使群体在演化至接近全局最优解时能自动缩小搜索范围,从而达到加速收敛的目的。测试函数表明,该算法正确高效,求解精度极高,指正了文献[3]中的错误,所求函数全局最小值优于文献[3]记录的最好结果。

关键词：混合演化算法高斯变异算子自适应搜索子空间函数优化

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基于SAA的混合演化算法及其应用研究

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控制与决策 2000年第4期15卷 504-506页

作者：何霆马玉林金铮哈尔滨工业大学现代生产技术中心 150001 黑龙江省计算机总公司

提出将模拟退火、演化策略和局部搜索算法相结合的混合演化算法 ,以解决函数优化与组合优化问题。该算法克服了上述三种算法在应用中的不足 ,并具有搜索效率高、性能稳定的特点。

关键词：混合演化算法 SAA 组合优化问题函数优化

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求解多峰函数全局最优解的混合演化算法

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计算机科学 2002年第Z1期29卷 163-165页

作者：高汉平康立山陈毓屏武汉大学软件工程国家重点实验室武汉 430072 黄冈师范学院计算机系黄冈438000 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉 430072

　　1引言　　多峰函数优化问题有着广泛的实际应用背景,而传统的搜索策略往往只能找到局部最优解,难以满足需要.遗传算法作为一种全局搜索策略,结合了达尔文适者生存的原则和随机搜索的思想[2,3],与传统搜索方式相比,既消除了解中的不... 详细信息

　　1引言　　多峰函数优化问题有着广泛的实际应用背景,而传统的搜索策略往往只能找到局部最优解,难以满足需要.遗传算法作为一种全局搜索策略,结合了达尔文适者生存的原则和随机搜索的思想[2,3],与传统搜索方式相比,既消除了解中的不适应因素,又利用了原有解中已有的知识,以极强的解决问题的能力和广泛的实用性渗透到科研和国民经济等各个领域.……

关键词：求解多峰函数全局最优解混合演化算法搜索策略解决问题的能力优化问题遗传算法随机搜索搜索方式适者生存实际应用国民经济达尔文知识思想渗透科研局部

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一种求解多目标优化问题的混合演化算法

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安徽大学学报（自然科学版） 2005年第5期29卷 12-16页

作者：汪祖柱程家兴安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

提出了一种混合演化算法求解多目标优化问题.演化算法是解决多目标优化问题的有效方法,在全局优化问题中具有很好的鲁棒性,但其局部搜索性能有待改善.Hooke and Jeeves方法是一经典的局部搜索算法,将其与演化算法结合求解多目标优化问题... 详细信息

提出了一种混合演化算法求解多目标优化问题.演化算法是解决多目标优化问题的有效方法,在全局优化问题中具有很好的鲁棒性,但其局部搜索性能有待改善.Hooke and Jeeves方法是一经典的局部搜索算法,将其与演化算法结合求解多目标优化问题,提高了解的收敛质量,因而从整体上提高了算法的性能,并且测试结果也说明了该算法的可行性.

关键词：多目标优化演化算法混合演化算法 Hooke and Jeeves搜索法

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从不完整数据中学习贝叶斯网络的一种新型混合演化算法研究

从不完整数据中学习贝叶斯网络的一种新型混合演化算法研究

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作者：郭嫄嫄中国地质大学（武汉）

学位级别：硕士

贝叶斯网络是一种图形知识表示工具，它描述变量之间的条件独立关系以及变量的联合概率分布情况。给定网络结构时，人们可以在某些变量被观察到的情况下通过概率推理来预测其他变量可能出现的结果。由于贝叶斯网络在概率推理上表现出很... 详细信息

贝叶斯网络是一种图形知识表示工具，它描述变量之间的条件独立关系以及变量的联合概率分布情况。给定网络结构时，人们可以在某些变量被观察到的情况下通过概率推理来预测其他变量可能出现的结果。由于贝叶斯网络在概率推理上表现出很好的性能，它在人工智能的不确定领域广受欢迎，且被广泛应用于诊断系统、分类系统、信息检索等。\n 目前已有的贝叶斯网络结构学习算法可被分为两大主要类别：依赖分析方法和评分．搜索方法。在依赖分析方法中，根据依赖测试的结果来构建相应的网络结构。在评分一搜索方法中，采用特定的评分标准为各候选网络结构打分，然后通过某种搜索策略找出分数最好的那个网络结构，因此在该方法中学习问题可被转化为搜索问题。遗憾的是，这两种方法都各有缺点。对依赖分析方法而言，在最坏情况下，可能需要执行指数级次依赖测试。对评分-搜索方法而言，由于搜索空间太大，因此有些算法采用贪婪爬山法作为搜索策略而使得整个算法很容易陷于局部最优解。演化算法具有全局搜索能力，因此被越来越多的用于贝叶斯网络结构的学习策略。有些研究者把依赖分析方法和评分．搜索方法结合在一起，根据依赖测试的结果减小搜索空间，从而提到整个算法的效率。目前已有的实验结果表明这种混合算法性能优于大多数传统算法。\n 然而，在实际应用中，数据库的记录中可能含有空缺值，从而使得贝叶斯网络结构的学习问题变得更加复杂：不能直接从数据库中计算候选网络的分数及统计量；可分解的评分准则也不再适用。通常，人们可能丢掉含有空缺值的记录，或者用某些值来代替空缺值(例如，用该变量的其他已观察到的值的平均值来填充)。前一种方法可能造成信息的丢失，而后一种方法可能改变数据的分布。\n 1997年Friedman等人提出Structural Expectation-Maximization(SEM)算法，用统计量的期望值代替统计量本身，从而近似计算候选网络的分数。后来的研究者也在他们的基础上提山了很多SEM算法的变种。但目前很多SEM算法采用爬山法作为搜索策略，容易使算法陷于局部最优解。Myers等人将GA直接用于从不完整数据中学习贝叶斯网络，网络结构和空缺值都参与演化。但是，它的搜索空间不仅包括网络结构搜索空间，还包括空缺值的搜索空间，再加上在为空缺值选择可填充值时所用到的遗传算子随机性太强，因此整个算法的效率和收敛性受到很人影响。Tian等人曾将GA与EM相结合，用于从含有隐含变量的数据库中学习贝叶斯网络结构。\n 本论文中提出了一种新的SEM算法。它应用一种混合演化算法作为搜索策略。首先执行EM算法，对选出的当前最好的网络结构进行参数优化。再根据当前最好的网络结构及其参数值来填充数据库中的空缺值。然后执行混合演化算法找到新的当前最优网络结构。这三个步骤重复迭代直至算法停止。论文中所用的实验数据产生自3个benchmark贝叶斯网络结构图，在这些数据上的实验结果表明文中提出的新算法性能优于有些已有算法。本文在第一章介绍了论文的选题及其研究意义、选题的国内外研究现状、以及本论文的主要研究内容。然后在第二章中先概述了演化算法技术，内容包括演化计算的起源、算法思想、基本分类，然后简单介绍了遗传算法和演化程序设计。第三章简要介绍了贝叶斯定理、贝叶斯网络的基本知识和贝叶斯网络的几大优点，并概述了贝叶斯学习问题。第四章回顾了在完整数据库上学习贝叶斯网络结构的主要技术，然后重点介绍了一种新颖、高效的hybrid Evolutionary Programming算法。第五章是本文的主要工作，首先分别介绍了现有的几个基于不完整数据的参数学习算法和网络结构学习算法，分析了它们的优缺点，然后提出了一种新的基于混合演化算法从不完整数据上学习贝叶斯网络结构的方法，并通过试验结果说明了该方法与现有方法相比的优势和缺点。在第六章，总结了论文的主要工作和后续工作。

关键词：贝叶斯网络混合演化算法不完整数据搜索策略网络结构数据库理论

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基于混合演化算法的二维下料问题