一种集成学习的差分进化算法

• 作者: 王庆龙 谢宇 赵春霞
• 来源期刊: 金陵科技学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 集成学习 差分进化 进化计算 种群规模
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 19-22
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 2326字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16515/j.cnki.32-1722/n.2018.02.0005

摘要

提出一种使用种群规模线性调节机制的集成学习差分进化算法.该算法在每次迭代后根据适应度值对种群中的个体进行排序,剔除适应度最差的个体来改变种群规模(population size,NP).这使得个体的数量随着评估次数的增加而线性减小,有效提高了收敛性.将该算法应用到测试函数集以及进行特征子集选择时获得了优异的平均分类正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春霞	南京理工大学计算机科学与工程学院	177	2193	25.0	36.0
2	王庆龙	合肥学院电子信息与电气工程系	39	312	6.0	17.0
3	谢宇	合肥学院电子信息与电气工程系	3	1	1.0	1.0