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题名基因学习算法及其在图论中的应用
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作者
金炳尧
何振亚
蔚承建
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机构
浙江师范大学计算机科学系
东南大学无线电系
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出处
《数据采集与处理》
EI
CSCD
2000年第2期133-137,共5页
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文摘
在 PBIL算法及自私基因算法的基础上 ,提出了一个适应性更广、搜索能力更强的优化搜索算法。该算法从各基因位的初始等位基因概率出发 ,通过一系列概率采样、选择与搜索、概率修正等操作 ,使搜索空间逐步收敛于最优点。该算法既吸取了遗传算法的群体搜索的特点 ,又吸收了局部搜索算法的局部搜索能力强的优点。最后介绍了该算法在图论中的几个应用实例。
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关键词
基因学习算法
PBIL算法
图论
遗传算法
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Keywords
evolutionary computation
graph theory
local search
gene learning algorithm
PBIL algorithm
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分类号
O157.5
[理学—数学]
O242.23
[理学—基础数学]
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题名一个用于优化搜索的学习算法
被引量：20
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作者
金炳尧
蔚承建
何振亚
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机构
浙江师范大学计算机科学与工程学院
东南大学无线电系
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第3期448-453,共6页
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基金
浙江省教委基金资助项目!(96 110 0 )&&
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文摘
在 PBIL(population based incremental learning)算法和自私基因算法的基础上 ,提出一个新的优化搜索算法——基因学习算法 .该算法允许每个等位基因取多值 (复等位基因 ) ,并且用信息熵作为结束条件的判据 .在学习过程中还与局部启发式搜索法相结合 .最后用基因学习算法解决了 3个典型的组合优化问题 (最大截问题、调度问题和旅行商问题 ) 。
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关键词
进化计算
遗传算法
局部搜索
概率模型
学习算法
组合优化
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Keywords
evolutionary computation
genetic algorithm
local search
probabilistic modeling
gene learning algorithm (GL)
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分类号
O242.23
[理学—计算数学]
TP301.6
[理学—数学]
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题名基因学习算法解图的着色问题
被引量：1
- 3
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作者
金炳尧
蔚承建
何振亚
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机构
浙江师范大学计算机科学系
东南大学无线电系
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出处
《微机发展》
1999年第6期1-3,共3页
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文摘
本文在ＰＢＩＬ算法及自私基因算法的基础上，提出一个适应性更广、搜索能力更强的优化搜索算法：基因学习算法。该算法从各基因位的初始等位基因概率出发，通过一系列的概率采样、群体选择与局部搜索、概率学习等操作，逐步缩小概率搜索空间，直至收敛。本文将该算法用于求解图的着色问题。
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关键词
进化计算
基因学习算法
着色问题
图
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Keywords
Evolutionary Computation
gene learning algorithm (GL)
Graph Coloring Problem (GCP)
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分类号
O242.23
[理学—计算数学]
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题名基因学习算法及其在集合覆盖问题中的应用
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作者
金炳尧
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机构
浙江师范大学计算机系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2000年第1期65-66,F004,共3页
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文摘
在用传统方法解决一些复杂而规模较大的组合优化问题,尤其是NP难题,出现困难时,一些近似算法相继推出。启发式搜索法、模拟退火算法及进化算法等的出现,为解决这些优化问题提供了非常好的手段。近年来,出现了一种概率学习的进化计算模型,如Baluja的PBIL算法与Corno的自私基因算法。概率学习的进化计算模型通过不断地学习每一代的最优个体,最终收敛于最优或较优的解的等位基因概率,其过程描述如下:
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关键词
集合覆盖问题
基因学习算法
NP问题
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Keywords
Evolutionary computation
gene learning algorithm (GL)
Get Covering Problem(SCP)
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分类号
O22
[理学—运筹学与控制论]
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