【摘 要】
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为提高交互式遗传算法的优化效率,提出一种基于进化个体混杂型适应值的交互式遗传算法。设计适应值不确定度计算方法,分析适应值噪声特性。在此基础上,根据偏好不确定性与适
【机 构】
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郑州航空工业管理学院机电工程学院,江苏师范大学计算机科学与技术学院
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为提高交互式遗传算法的优化效率,提出一种基于进化个体混杂型适应值的交互式遗传算法。设计适应值不确定度计算方法,分析适应值噪声特性。在此基础上,根据偏好不确定性与适应值噪声的内在联系,划分出单一数值与区间数值2种适应值类型,并分别建立相应数学模型,修正个体适应值,使其同时参与进化优化,从而生成符合用户心理需求的设计,达到高效优化目的。在便携式酒壶设计系统上的应用结果表明,与IGA-IIF和T-IGA算法相比,该算法不仅进化代数相对较少,而且每代可以获取更多的互异个体数目,具有较高的效率。
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