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摘要:
为改进协同进化算法的可靠性和有效性,本文结合问题域内固有的维度结构特性,提出了一个基于双向维度抽取的存档算法.该算法简化了DECA中的维度抽取方法,并提出从测试个体和候选个体两端分别实施维度抽取(仅选取每个维度上代表当前进展的测试个体和带有维度信息特征的高性能候选个体保留存档),用于维持进化在各维度上的全局进展.实验表明,与同类算法相比,本算法使用的两个档案在进化中均保持了较小的存档量,性能高于其他同类算法.
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文献信息
篇名 基于双向维度抽取的协同进化存档算法
来源期刊 北京交通大学学报 学科 工学
关键词 协同进化 存档机制 维度抽取 可靠进展
年,卷(期) 2010,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 20-25
页数 分类号 TP181
字数 6210字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-0291.2010.05.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨莉萍 山东财政学院计算机信息工程学院 10 32 3.0 5.0
5 黄厚宽 山东财政学院计算机信息工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
协同进化
存档机制
维度抽取
可靠进展
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京交通大学学报
双月刊
1673-0291
11-5258/U
大16开
北京西直门外上园村3号
1975
chi
出版文献量(篇)
3626
总下载数(次)
7
总被引数(次)
38401
论文1v1指导