任洁
- 作品数：3 被引量：12H指数：2
- 供职机构：中国矿业大学信息与电气工程学院更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金江苏省博士后科研资助计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于联赛评价和知识提取的交互式遗传算法被引量：1
- 2009年
- 交互式遗传算法基于用户评价获得进化个体适应值,是解决性能指标难以(无法)显式描述的复杂优化问题的有效方法.为有效解决交互式遗传算法的用户疲劳问题,提高算法的整体性能,提出了一种基于有向图提取进化知识的高性能交互式遗传算法.首先,基于进化种群构造联赛评价对,并确定进化个体的占优关系;然后,建立有向图,利用有向图节点的出度和入度计算进化个体适应值,并确定优势个体和建筑块;最后,基于建筑块生成新个体,参与种群后续进化.在服装进化设计系统中的应用结果表明,本文算法可有效减轻用户疲劳,提高算法的搜索能力.
- 巩敦卫孙晓燕任洁
- 关键词：遗传算法有向图
- 区间适应值交互式遗传算法神经网络代理模型被引量：9
- 2009年
- 为了解决交互式遗传算法的用户疲劳问题,提出区间适应值交互式遗传算法神经网络代理模型.首先,对用户已评价个体的基因型及其适应值进行采样以训练神经网络,使其逼近区间适应值的上下限;然后,利用神经网络代理模型,评价后续的部分进化个体,并不断更新训练数据和代理模型,以保证逼近精度;最后,对算法性能进行了定量分析,并将其应用于服装进化设计系统.分析结果表明,所提算法在减轻用户疲劳的前提下,具有更多找到满意解的机会.
- 巩敦卫任洁孙晓燕
- 关键词：遗传算法神经网络代理模型
- 基于半监督学习的变种群规模区间适应值交互式遗传算法被引量：5
- 2011年
- 为了减轻用户疲劳并增强算法的搜索性能,本文在变种群规模交互式遗传算法的基础上引入协同训练半监督学习方法,提出基于半监督学习的变种群规模区间适应值交互式遗传算法.根据对大规模种群的聚类结果,给出标记样本和未标记样本的获取方法;结合半监督协同学习器逼近误差的改变,提出高可信度未标记样本的选择策略;采用半监督协同学习机制训练两个径向基函数(RBF)神经网络,构造精度高泛化能力强的代理模型;在进化过程中,利用代理模型估计大种群规模进化个体适应值,并根据估计偏差更新代理模型.算法的理论分析及其在服装进化设计系统中的应用结果说明了算法的有效性.
- 孙晓燕任洁巩敦卫
- 关键词：交互式遗传算法半监督学习代理模型
