【摘 要】
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人机交互的Copula函数和协同优化理论相结合的算法能有效解决分布估计算法在优化变量强相关问题的过程中存在的效果差、模型估计时间长等问题.该方法首先将Copula函数作为各
【机 构】
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山西广播电视大学,太原,030027
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人机交互的Copula函数和协同优化理论相结合的算法能有效解决分布估计算法在优化变量强相关问题的过程中存在的效果差、模型估计时间长等问题.该方法首先将Copula函数作为各个边缘分布函数的连接函数来建立一个解分布的概率模型;然后产生种群的过程中人工的选择其他种群中的优良个体,替换本种群中较差的个体并采用协同优化的思想,在种群进化时充分考虑其他种群中的个体的影响,最大限度的保证向着最优进化的方向发展.将该方法应用在对3个相互独立的种群进化上,其实验参数反演结果表明,该算法不但增强了优化的效果,而且还有效的避免了早熟,加快了算法的收敛速度.同时也表明了人机交互的过程在解决较为复杂的实际问题中的有效性和可操作性.
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