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摘要:
针对交互式遗传算法适应值人工赋值极易疲劳导致的算法进化代数不足、优化效率低下这一难题,提出了适应值非用户赋值方法.首先,用户对个体采用二元评价机制评价个体,将个体划分为满意集合和不满意集合;然后,根据个体评价时间与偏好的内在联系,通过个体评价时间确定评价满意度;最后,基于熵极大准则求解满意度最大条件下的个体适应值.为了确保优势基因遗传,加快算法收敛,采取种群精英基因构建优势个体保留策略.将该方法应用于装饰性墙壁纸选型系统中,并与其他代表性算法比较.结果表明,该方法能有效降低疲劳,提高算法优化效率.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于熵极大准则的非用户赋适应值交互式遗传算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 交互式遗传算法 熵极大准则 适应值 非用户赋值
年,卷(期) 2017,(12) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 2997-3004
页数 8页 分类号 TP301
字数 7683字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.12.023
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 郭广颂 郑州航空工业管理学院机电工程学院 30 59 4.0 5.0
2 陈良骥 天津工业大学机械工程学院 12 15 2.0 3.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
交互式遗传算法
熵极大准则
适应值
非用户赋值
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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