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多模态多目标优化综述 被引量:16
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作者 岳彩通 梁静 +3 位作者 瞿博阳 于坤杰 王艳丽 胡毅 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期2577-2588,共12页
随着工业生产和日常生活需求的多样化,单个解决方案已经无法满足生产生活的需求.多模态优化可以为决策者提供多个可行方案,但是早期对多模态优化的研究局限在单目标优化中.在多目标优化中也存在多模态优化问题,其存在多个全局或局部帕... 随着工业生产和日常生活需求的多样化,单个解决方案已经无法满足生产生活的需求.多模态优化可以为决策者提供多个可行方案,但是早期对多模态优化的研究局限在单目标优化中.在多目标优化中也存在多模态优化问题,其存在多个全局或局部帕累托最优解集,找到这些最优解集具有重大的理论和实际意义.鉴于此,首先,介绍多模态多目标优化问题的特点和求解难点;其次,综述求解此类问题的主要方法,总结这些方法的优缺点;再次,介绍常用的多模态多目标优化标准测试函数集和性能评价指标;最后,给出多模态多目标优化的应用领域及未来的研究方向. 展开更多
关键词 多模态多目标优化 多模态优化 测试函数 全局优化
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动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法 被引量:12
2
作者 张贵军 陈铭 周晓根 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期1185-1191,共7页
针对多模态优化问题,提出一种动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法.基于构象空间退火思想,设计一种两阶段退火策略来动态调整小生境半径,并根据退火过程将整个优化过程分为两个阶段.在第1阶段,通过差分限制变异策略生成高质量的新... 针对多模态优化问题,提出一种动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法.基于构象空间退火思想,设计一种两阶段退火策略来动态调整小生境半径,并根据退火过程将整个优化过程分为两个阶段.在第1阶段,通过差分限制变异策略生成高质量的新个体来维持种群的多样性,促进多模收敛;在第2阶段,利用种子邻近变异策略对已探测到的生境高度搜索,加快算法的收敛速度.实验结果表明,所提出算法能够有效实现从全局探测到局部增强的自适应平滑过渡,是一种有效的多模态优化算法. 展开更多
关键词 差分进化 多模态优化 小生境 两阶段优化 构象空间退火
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用于多峰函数优化的免疫粒子群网络算法 被引量:11
3
作者 薛文涛 吴晓蓓 徐志良 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期705-709,共5页
针对多峰函数优化问题,借鉴粒子群优化特性和免疫网络理论,提出一种免疫粒子群网络算法。该算法利用粒子群的信息共享和记忆功能,通过加强粒子对自身经历的认知,提高算法的局部搜索能力;采用动态网络抑制策略,保持种群的多样性,自适应... 针对多峰函数优化问题,借鉴粒子群优化特性和免疫网络理论,提出一种免疫粒子群网络算法。该算法利用粒子群的信息共享和记忆功能,通过加强粒子对自身经历的认知,提高算法的局部搜索能力;采用动态网络抑制策略,保持种群的多样性,自适应地调节粒子群的规模。多峰函数优化的仿真结果表明,该算法能有效地改善种群的多样性,较好地实现全局优化和局部优化的有机结合,具有更强的多峰函数优化能力。 展开更多
关键词 多峰优化 粒子群优化 免疫网络 局部优化
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多峰函数优化的混合遗传算法 被引量:10
4
作者 张琳 郑忠 高小强 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期51-54,共4页
研究了2种基于最速下降法和遗传算法的求解多峰函数优化问题的混合遗传算法,以Schaffer函数的全局优化问题和收敛概率、平均收敛时间和平均收敛值等评价指标检验了混合算法的性能.结果表明混合算法的性能优于单独的遗传算法或最速下降法... 研究了2种基于最速下降法和遗传算法的求解多峰函数优化问题的混合遗传算法,以Schaffer函数的全局优化问题和收敛概率、平均收敛时间和平均收敛值等评价指标检验了混合算法的性能.结果表明混合算法的性能优于单独的遗传算法或最速下降法,采用随机方式选择局部优化个体的混合遗传算法性能在总体上优于从每代群体中选择适应度高的个体进行局部优化的混合遗传算法. 展开更多
关键词 遗传算法 最速下降法 多峰函数优化
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平均计算时间复杂度优化的动态粒子群优化算法 被引量:11
5
作者 王沁 李磊 +1 位作者 陆成勇 孙富明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第3期191-194,288,共5页
粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法已经被广泛地应用,其中包括大量实时性要求很高的领域,如宽带数字信号处理。传统PSO算法需要对大量粒子分别进行若干次迭代运算,这将导致该算法的平均计算时间复杂度较高,运算延时大,... 粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法已经被广泛地应用,其中包括大量实时性要求很高的领域,如宽带数字信号处理。传统PSO算法需要对大量粒子分别进行若干次迭代运算,这将导致该算法的平均计算时间复杂度较高,运算延时大,不能满足这种高实时性要求。因此,需要在不影响性能的前提下降低PSO算法的平均计算时间复杂度。提出了一种粒子数量可变的动态粒子群优化(DPSO:Dynamic PSO)算法,其核心是丢弃粒子判定条件,在迭代过程中,根据该条件动态地抛弃一些粒子,从而降低算法的平均计算时间复杂度。此外,在算法迭代过程中对粒子的个体极值进行变异,从而避免陷入局部最优解。实验和理论分析结果表明,在算法的平均计算时间复杂度方面,对于相同的优化结果,DPSO算法的平均计算时间复杂度比传统PSO算法降低了30%左右;在算法的性能方面,对于单峰值目标函数,DPSO算法与传统PSO算法的优化性能相当,而对于多峰值目标函数,DPSO算法的优化性能要优于传统PSO算法。 展开更多
关键词 平均计算时间复杂度 粒子群优化 动态 变异 多峰值函数优化
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基于划分的多尺度量子谐振子算法多峰优化 被引量:11
6
作者 陆志君 安俊秀 王鹏 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期235-245,共11页
针对多峰优化问题,本文结合多尺度量子谐振子算法的全局优化特性提出了基于划分的多尺度量子谐振子算法.对定义域进行合理均匀划分,根据划分区域长度构建初始基态高斯曲线,随着标准差衰减高斯曲线逐渐收敛,从而在各个区域内快速搜索到... 针对多峰优化问题,本文结合多尺度量子谐振子算法的全局优化特性提出了基于划分的多尺度量子谐振子算法.对定义域进行合理均匀划分,根据划分区域长度构建初始基态高斯曲线,随着标准差衰减高斯曲线逐渐收敛,从而在各个区域内快速搜索到极值点.对于实际函数的维度和极值数不同,本文提出固定分辨率策略和多级分辨率策略来解决实际问题,通过寻优精确性、全极值点寻优和全局多峰优化三个角度进行实验,对比蚁群算法、差分进化算法等主流群智能算法,可以表明该算法参数设置简单,具有很好的寻优准确性、快速收敛性和记忆性. 展开更多
关键词 量子谐振子 多峰优化 全极值 群智能算法
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基于引力搜索算法的船舶舱室布置方法 被引量:11
7
作者 王宇 黄胜 +1 位作者 廖全蜜 杨放青 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期131-139,共9页
针对某一段船体多层甲板内的舱室布置问题,在设计规范、统计规律、设计经验及相关理论知识的基础上,借助效用函数理论,建立了舱室布置设计的数学模型,并将基于小生境技术改进的引力搜索算法引入到该多峰优化模型中,形成一套船舶舱室布... 针对某一段船体多层甲板内的舱室布置问题,在设计规范、统计规律、设计经验及相关理论知识的基础上,借助效用函数理论,建立了舱室布置设计的数学模型,并将基于小生境技术改进的引力搜索算法引入到该多峰优化模型中,形成一套船舶舱室布置设计方法.将噪音、面积等所需要的参数作为输入,通过寻优即可得到设计方案.通过算例进行多次优化计算试验,结果显示所提出的设计方法得出的方案能较好地符合算例的要求,被改进的引力搜索算法也具有稳定的多峰搜索能力. 展开更多
关键词 舱室布置 效用函数 引力搜索算法 小生境 多峰优化
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自适应调整峰半径的适应值共享遗传算法 被引量:9
8
作者 于歆杰 王赞基 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期816-820,共5页
适应值共享遗传算法需要事先给出解空间中峰的数目或峰的半径 ,这对于某些问题来说是有困难的 .针对这类问题 ,提出将峰的半径作为决策变量 ,对其进行编码并放入染色体中参与演化过程 ,利用遗传算法的优化能力在对问题进行优化的同时对... 适应值共享遗传算法需要事先给出解空间中峰的数目或峰的半径 ,这对于某些问题来说是有困难的 .针对这类问题 ,提出将峰的半径作为决策变量 ,对其进行编码并放入染色体中参与演化过程 ,利用遗传算法的优化能力在对问题进行优化的同时对个体的峰半径进行自适应调整 .用所提出的方法对多个标准测试问题的优化结果表明 。 展开更多
关键词 多峰函数优化 适应值共享 自适应参数调整 遗传算法
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基于广义凸下界估计的多模态差分进化算法 被引量:11
9
作者 张贵军 何洋军 +2 位作者 郭海锋 冯远静 徐建明 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1177-1195,共19页
针对多模态优化问题,提出了基于广义凸下界估计模型的改进差分进化算法.首先,基于模型变换方法将原优化问题转变为单位单纯形约束条件下的严格递增射线凸优化问题;其次,基于广义凸理论,利用差分进化算法中更新个体的适应度知识,建立原... 针对多模态优化问题,提出了基于广义凸下界估计模型的改进差分进化算法.首先,基于模型变换方法将原优化问题转变为单位单纯形约束条件下的严格递增射线凸优化问题;其次,基于广义凸理论,利用差分进化算法中更新个体的适应度知识,建立原优化问题广义凸下界估计模型,设计实现了基于N-叉树的估计模型快速计算方法;进而,综合考虑原问题目标值与其估计值之间的差异,提出一种基于有偏采样的小生境指标,并设计区域进化树更新策略来保证算法的局部搜索能力.数值实验结果表明,提出的算法能够有效地发现并维持一定数量的满意解模态,动态地实现全局模态搜索到模态内局部增强的自适应平滑过渡.对于给出的测试问题,能够发现所有的全局最优解以及一些较好的局部极值解. 展开更多
关键词 多模态优化 广义凸 下界估计 差分进化 小生境
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改进鲸鱼群算法及其在炼钢连铸调度中的应用 被引量:10
10
作者 曾冰 王梦雨 +1 位作者 高亮 董昊臻 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2018年第6期14-22,35,共10页
研究了一种新的群体智能优化算法——鲸鱼群算法(whale swarm algorithm,WSA).系统介绍了鲸鱼群算法的原理、基本步骤及与其他典型群体智能优化算法相比的特点,并针对多峰优化问题的特点改进了WSA的迭代规则,引入稳定性阈值和适应度阈... 研究了一种新的群体智能优化算法——鲸鱼群算法(whale swarm algorithm,WSA).系统介绍了鲸鱼群算法的原理、基本步骤及与其他典型群体智能优化算法相比的特点,并针对多峰优化问题的特点改进了WSA的迭代规则,引入稳定性阈值和适应度阈值两个参数,提出带迭代计数器的WSA(WSA with iterative counter,WSA-IC).实验证明,WSA-IC在最优解数量、最优解质量和收敛速度方面均有着优秀的表现,将WSA-IC应用于炼钢连铸调度问题,通过实验验证WSA-IC具有良好的寻优能力和稳定性,并提出从理论研究和实际应用两方面深化鲸鱼群算法的研究. 展开更多
关键词 群体智能优化算法 鲸鱼群算法 多峰优化 炼钢连铸调度
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小生境遗传算法求解多峰问题在反演中应用 被引量:9
11
作者 杨慧珠 张世俊 杜祥 《地球物理学进展》 CSCD 2001年第2期35-41,共7页
基于反演问题的不确定性和目标函数的多峰性 ,引入改进的小生境遗传算法 ,求解出目标函数的若干个局部峰 (或全局峰 ) ,然后利用先验知识 ,判定得到满意解 .并利用褶积模型进行层速度反演 ,通过理论速度与反演速度的比较 ,验证了进行多... 基于反演问题的不确定性和目标函数的多峰性 ,引入改进的小生境遗传算法 ,求解出目标函数的若干个局部峰 (或全局峰 ) ,然后利用先验知识 ,判定得到满意解 .并利用褶积模型进行层速度反演 ,通过理论速度与反演速度的比较 ,验证了进行多峰优化的有效性 . 展开更多
关键词 多峰优化 小生境遗传算法 地球物理反演 褶积模型 目标函数
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适应值共享拥挤遗传算法 被引量:6
12
作者 于歆杰 王赞基 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期926-929,共4页
保持遗传算法在演化过程中的种群多样性 ,是将遗传算法成功应用于解决多峰优化问题和多目标优化问题的关键。适应值共享遗传算法和拥挤遗传算法分别从不同角度改善了遗传算法的搜索能力 ,是寻找多个最优解的常用算法。将这两种算法的优... 保持遗传算法在演化过程中的种群多样性 ,是将遗传算法成功应用于解决多峰优化问题和多目标优化问题的关键。适应值共享遗传算法和拥挤遗传算法分别从不同角度改善了遗传算法的搜索能力 ,是寻找多个最优解的常用算法。将这两种算法的优点加以结合 ,提出适应值共享拥挤遗传算法。数值测试结果表明 。 展开更多
关键词 遗传算法 适应值共享 多峰优化
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基于粒子群算法的跳频信号参数估计 被引量:10
13
作者 郭建涛 王宏远 余本海 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第2期512-514,共3页
针对基于时频分布的参数估计存在信噪比阈值和低信噪比下方差大的问题,提出了一种基于多峰优化粒子群算法的跳频信号参数估计新算法。该算法首先将跳频信号分解为时频原子的线性组合,然后由匹配原子获取跳频信号的参数估计。仿真结果表... 针对基于时频分布的参数估计存在信噪比阈值和低信噪比下方差大的问题,提出了一种基于多峰优化粒子群算法的跳频信号参数估计新算法。该算法首先将跳频信号分解为时频原子的线性组合,然后由匹配原子获取跳频信号的参数估计。仿真结果表明,基于改进的物种形成粒子群算法能够搜索到与跳频信号分量相匹配的原子,与平滑伪魏格纳分布相比,提出的参数估计算法在低信噪比下具有较小的估计方差,更加适宜于电子战的实际应用。 展开更多
关键词 跳频信号 参数估计 粒子群 多峰优化
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多峰函数优化的免疫混沌网络算法 被引量:9
14
作者 薛文涛 吴晓蓓 单梁 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期915-920,共6页
针对多峰函数优化问题,借鉴混沌遍历特性和免疫网络理论,提出一种免疫混沌网络算法。算法利用混沌运动的自身规律在不同的峰值区域内搜索最佳抗体,增强了算法的局部搜索能力;采用网络抑制策略,保持了种群的多样性;通过网络补充机制自适... 针对多峰函数优化问题,借鉴混沌遍历特性和免疫网络理论,提出一种免疫混沌网络算法。算法利用混沌运动的自身规律在不同的峰值区域内搜索最佳抗体,增强了算法的局部搜索能力;采用网络抑制策略,保持了种群的多样性;通过网络补充机制自适应地调节抗体群的规模,提高了算法对不同类型多峰函数的适应能力。仿真结果表明该算法能有效地改善种群的多样性,较好地保持全局搜索和局部搜索的动态平衡,具有更强的多峰函数优化能力。 展开更多
关键词 多峰优化 混沌搜索 免疫网络 局部优化
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改进头脑风暴优化算法求解多模态多目标问题
15
作者 程适 刘悦 +1 位作者 王雪萍 靳红林 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期24-31,共8页
针对多模态多目标优化中存在的所得等价解数量不足和决策空间多样性维护难的问题,提出了一种基于分区搜索和非支配特殊拥挤距离排序的差分头脑风暴优化算法.在算法中分区搜索将决策空间划分为多个子空间以降低搜索难度并维持种群多样性... 针对多模态多目标优化中存在的所得等价解数量不足和决策空间多样性维护难的问题,提出了一种基于分区搜索和非支配特殊拥挤距离排序的差分头脑风暴优化算法.在算法中分区搜索将决策空间划分为多个子空间以降低搜索难度并维持种群多样性,k-均值聚类可以定位并维持多个帕累托最优解,非支配特殊拥挤距离排序可以同时考虑决策空间和目标空间的多样性,作为环境选择算子筛选解;将差分变异算子替代传统头脑风暴优化算法新个体生成算子以增强种群的多样性,帮助定位多个等价最优解.将该算法与其他5种智能算法在13个多模态多目标测试函数上进行实验,实验结果表明:基于分区搜索和非支配特殊拥挤距离排序的差分头脑风暴优化算法在11个测试函数上的性能优于其他5个算法,该优化算法能够尽可能多地在决策空间中找到多个等价帕累托最优解集,并且能保证在目标空间中具有良好的帕累托前沿分布. 展开更多
关键词 多模态多目标优化 头脑风暴优化算法 多目标优化 多模态优化 群体智能
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多峰函数优化的免疫人工鱼群网络算法 被引量:8
16
作者 邓涛 姚宏 杜军 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期452-456,共5页
针对人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)多峰寻优能力不足的问题,提出了一种免疫人工鱼群网络算法。应用改进的觅食行为,提升了算法的局部寻优能力;采用免疫网络调节机理,保持了人工鱼群多样性,不断探寻新的局部峰值;... 针对人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)多峰寻优能力不足的问题,提出了一种免疫人工鱼群网络算法。应用改进的觅食行为,提升了算法的局部寻优能力;采用免疫网络调节机理,保持了人工鱼群多样性,不断探寻新的局部峰值;执行模式搜索法(pattern search method,PSM),完成精英人工鱼群的精细搜索。仿真实验结果表明,该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,且搜索到每个最优解都达到了理想值。 展开更多
关键词 多峰优化 鱼群算法 免疫网络 模式搜索法
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适用于多峰函数优化的改进顺序生境遗传算法 被引量:3
17
作者 于歆杰 王赞基 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期17-20,共4页
针对标准顺序生境 (SN )算法在求解复杂优化问题时遇到的困难 ,提出了两种改进策略。一种策略是新的保存最优解策略 ,即在遗传算法的选择和杂交两个阶段之间 ,用已经找到的某些峰替代当前种群中最差的部分个体 ;另一种策略是对那些与已... 针对标准顺序生境 (SN )算法在求解复杂优化问题时遇到的困难 ,提出了两种改进策略。一种策略是新的保存最优解策略 ,即在遗传算法的选择和杂交两个阶段之间 ,用已经找到的某些峰替代当前种群中最差的部分个体 ;另一种策略是对那些与已找到的峰相近或相似的个体采用较高概率进行变异 ,而不是将其适应值降低。将标准 SN算法与以上两种策略相结合 ,提出了 4种新 SN算法 ,还采用一个复杂欺骗性问题作为验证算法有效性的手段 ,结果说明 ,这些算法均能有效地找到该问题所有 展开更多
关键词 多峰函数优化 顺序生境技术 保存最优解策略 概率 遗传算法 适应值函数 峰半径 距离度量方式
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求解高维多模优化问题的自适应差分进化算法 被引量:7
18
作者 张贵军 王信波 +1 位作者 俞立 冯远静 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期862-866,共5页
在基变量选择方差理论分析的基础上,提出一种自适应差分进化算法(ADE).ADE算法通过设计自适应收敛因子构建自调整的权重质心变异策略,同时在交叉策略中引入发射、收缩两种单纯形操作算子,保证算法全局搜索能力的同时,能有效提高算法后... 在基变量选择方差理论分析的基础上,提出一种自适应差分进化算法(ADE).ADE算法通过设计自适应收敛因子构建自调整的权重质心变异策略,同时在交叉策略中引入发射、收缩两种单纯形操作算子,保证算法全局搜索能力的同时,能有效提高算法后期的局部增强能力.30个优化问题的数值研究结果表明ADE算法具有比DE、DERL以及DERB三种算法更快的收敛速度和可靠性,尤其适合于高维多模优化问题的求解. 展开更多
关键词 多模优化 差分进化 选择方差 数值计算
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异构集成代理辅助的区间多模态粒子群优化算法
19
作者 季新芳 张勇 +2 位作者 巩敦卫 郭一楠 孙晓燕 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1831-1853,共23页
现实生活中的很多黑盒优化问题可归为高计算代价的多模态优化问题(Multimodal optimization problem,MMOP),即昂贵多模态优化问题(Expensive MMOP,EMMOP).在处理该类问题时,决策者希望以尽量少的计算代价(即尽量少的真实函数评价次数)... 现实生活中的很多黑盒优化问题可归为高计算代价的多模态优化问题(Multimodal optimization problem,MMOP),即昂贵多模态优化问题(Expensive MMOP,EMMOP).在处理该类问题时,决策者希望以尽量少的计算代价(即尽量少的真实函数评价次数)找到多个高质量的最优解.然而,已有代理辅助的进化优化算法(Surrogate-assisted evolutionary algorithm,SAEA)很少考虑问题的多模态属性,运行一次仅可获得问题的一个最优解.鉴于此,研究一种异构集成代理辅助的区间多模态粒子群优化(Interval multimodal particle swarm optimization algorithm assisted by heterogeneous ensemble surrogate,IMPSO-HES)算法.首先,借助异构集成的思想构建一个由多个基础代理模型组成的模型池;随后,依据待评价粒子与已发现模态之间的匹配关系,从模型池中自主选择部分基础代理模型进行集成,并使用集成后的代理模型预测该粒子的适应值.进一步,为节约代理模型管理的代价,设计一种增量式的代理模型管理策略;为减少代理模型预测误差对算法性能的影响,首次将区间排序关系引入到进化过程中.将所提算法与当前流行的5种代理辅助进化优化算法和7种最先进的多模态优化算法进行对比,在20个测试函数和1个建筑节能实际问题上的实验结果表明,所提算法可以在较少计算代价下获得问题的多个高竞争最优解. 展开更多
关键词 粒子群优化 多模态优化 高昂计算代价 代理辅助
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多模态粒子群集成神经网络 被引量:4
20
作者 刘宇 覃征 +1 位作者 卢江 史哲文 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1519-1526,共8页
提出一种基于多模态粒子群算法的神经网络集成方法,在网络训练每个迭代周期内利用改进的快速聚类算法在权值搜索空间上动态地把搜索粒子分为若干类,求得每一类的最优粒子,然后计算最优个体两两之间的输出空间相异度,合并相异度过低的两... 提出一种基于多模态粒子群算法的神经网络集成方法,在网络训练每个迭代周期内利用改进的快速聚类算法在权值搜索空间上动态地把搜索粒子分为若干类,求得每一类的最优粒子,然后计算最优个体两两之间的输出空间相异度,合并相异度过低的两类粒子,最终形成不但权值空间相异、而且输出空间也相异的若干类粒子,每类粒子负责一个成员网络权值的搜索,其中最优粒子对应于一个成员网络,所有类的最优粒子组成神经网络集成,成员网络的个数是由算法自动确定的.算法控制网络多样性的方法更直接、更有效.与负相关神经网络集成、bagging和boosting方法比较,实验结果表明,此算法较好地提高了神经网络集成的泛化能力. 展开更多
关键词 神经网络集成 粒子群优化 减聚类 多模函数优化
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