遗传群体规模的选择是使用遗传算法优化计算时的首要问题，直接影响遗传算法全局收敛率和收敛速度等。该文研究二进制和自然数编码遗传算法的群体规模，结合偏好函数和模式定理，利用前向及后向差分方程，得到这2种编
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标签： 算法
上传时间： 2021-11-17
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针对遗传算法易陷入早熟收敛和全局搜索能力差等缺点,提出一种基于可拓理论的小生境遗传算法.算法首先构造了遗传编码物元和可拓遗传算子,然后通过可拓聚类方法实现小生境群体的划分,结合适应度共享技术和聚类代表个体保存策略,维持稳定多样的小生境.仿真实验表明,该算法能可靠、快速地收敛到全局最优解,有效避免早熟收敛,其 ...
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标签： 适应 共享 生境 遗传 算法 研究聚类 适应度共享 代表个体 早熟收敛
上传时间： 2021-11-07
上传用户：chenkayin
粒子群优化算法使用反向学习技术可以提高性能.然而,现有的反向学习粒子群优化算法仅采用粒子最大最小边界计算反向解,没有充分利用群体搜索经验.针对此问题,提出了一种邻域重心反向学习策略,使用邻域重心作为参考点计算反向解,充分吸收群体搜索经验的同时保持种群多样性;采用收缩因子拓展反向解搜索范围,增加找到更高质量解 ...
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标签： 粒子群优化算法
上传时间： 2022-09-16
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针对现有社交网络用户推荐方案中大规模网络个体相似性计算复杂度高以及个体节点无差异对待的问题,本文提出一种基于二部图和节点角色划分的推荐方案.首先,通过划分重叠群体简化原生社交网络结构,并进一步构建群体-个体二部图模型;其次,通过群体-个体二部图所反映的拓扑特征,结合节点自身属性特征,对个体进行角色划分,提出一 ...
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标签： 社交网络
上传时间： 2022-09-23
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