【摘 要】
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该文对如何将一种新优化方法MEBML应用于二维不规则图形排样进行了研究MEBML(Mind-Evolution-BasedMachineLearning,基于思维进化的机器学习)是模仿人类思维进化而提出的一种
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该文对如何将一种新优化方法MEBML应用于二维不规则图形排样进行了研究MEBML(Mind-Evolution-BasedMachineLearning,基于思维进化的机器学习)是模仿人类思维进化而提出的一种新型机器学习算法.MEBML可应用于各种优化领域及非数值问题.该文将MEBML引入到机构领域的优化排样中,提出了一种有效的图形编码方案及趋同与异化策略.运用C++语言编制了使用MEBML进行二维不规则 图形排样的优化程序,并取得了明显效果.并在理论分析基础上,通过实验研究得出二维不规则图形排样中最优参数的选取范围及选择原则.此外,该文将该方法与其他方法进行了试验对比.
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