一个用于优化搜索的学习算法

• 作者: 何振亚 蔚承建 金炳尧
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 进化计算 遗传算法 局部搜索 概率模型 基因学习算法
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 页码范围: 448-453
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 5162字
• 语种: 中文

摘要

在PBIL(population base dincrementallearning)算法和自私基因算法的基础上,提出一个新的优化搜索算法——基因学习算法.该算法允许每个等位基因取多值(复等位基因),并且用信息熵作为结束条件的判据.在学习过程中还与局部启发式搜索法相结合.最后用基因学习算法解决了3个典型的组合优化问题(最大截问题、调度问题和旅行商问题),取得了比现有文献最优值还好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金炳尧	浙江师范大学计算机科学与工程学院	49	470	13.0	19.0
2	何振亚	东南大学无线电系	81	1227	19.0	33.0
3	蔚承建	东南大学无线电系	12	262	5.0	12.0