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基于迁移学习的NSGAⅡ算法
基于迁移学习的NSGAⅡ算法
作者:
刘璐
蒋艳
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
迁移学习
TCA
NSGAⅡ
摘要:
为解决传统进化优化算法在定义域随机产生初始种群低效率问题,基于第二代非支配排序遗传算法融入迁移学习思想,设计基于迁移学习的NSGAⅡ算法.在历史信息储存库中找出与新任务相似的历史问题,历史问题Pareto的最优解集为源域,目标函数随机产生种群得到目标域,通过迁移成分分析方法将源域和目标域映射到高维再生核希尔伯特空间,得到新的源域和目标域,计算两者之间欧几里得距离并排序,得到新的种群;最后利用NSGAⅡ常规步骤对含有历史信息的种群进行搜索.针对10个改进的多目标测试函数进行试验,结果表明该算法可以提高种群搜索效率和算法收敛性能,优化解集的均匀性和多样性.
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篇名
基于迁移学习的NSGAⅡ算法
来源期刊
软件导刊
学科
关键词
迁移学习
TCA
NSGAⅡ
年,卷(期)
2021,(3)
所属期刊栏目
计算机软件与理论
研究方向
页码范围
134-138
页数
5页
分类号
TP312
字数
语种
中文
DOI
10.11907/rjdk.202053
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节点文献
迁移学习
TCA
NSGAⅡ
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
软件导刊
主办单位:
湖北省科技信息研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1672-7800
CN:
42-1671/TP
开本:
16开
出版地:
湖北省武汉市
邮发代号:
38-431
创刊时间:
2002
语种:
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
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