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基于间隔时间学习和抽样法的协同进化算法
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作者 肖喜丽 《电子测试》 2012年第3期16-19,共4页
协同进化算法中,计算个体适应度时,代表个体的选择以及代表个体与个体的组合评估需要很大的计算量。协同进化遗传算法虽然计算量相对小一点,但是只能获得一个贪婪解。多模式共生进化算法虽能克服协同进化遗传算法的这个缺点,但是计算量... 协同进化算法中,计算个体适应度时,代表个体的选择以及代表个体与个体的组合评估需要很大的计算量。协同进化遗传算法虽然计算量相对小一点,但是只能获得一个贪婪解。多模式共生进化算法虽能克服协同进化遗传算法的这个缺点,但是计算量太大。本文利用间隔时间学习方法提出间隔时间学习协同进化算法,该算法每隔N代交互一次信息。在此基础上,将抽样法应用到协同进化算法中。实验结果表明,这种方法能有效地减少计算量,且本文从数学方面进行了分析验证。 展开更多
关键词 协同进化算法 协同进化遗传算法 多模式共生进化算法 间隔时间学习 抽样法
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