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郑高伟

作品数:2 被引量:1H指数:1
供职机构:中国科学院合肥智能机械研究所更多>>
发文基金:国家自然科学基金中国科学院知识创新工程更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇遗传算法
  • 2篇协同进化
  • 2篇进化
  • 1篇施肥
  • 1篇施肥模型
  • 1篇适应度
  • 1篇适应度函数
  • 1篇协同进化遗传...
  • 1篇进化遗传算法

机构

  • 2篇中国科学院
  • 2篇中国科学技术...
  • 1篇安徽省农业科...

作者

  • 2篇李淼
  • 2篇高会议
  • 2篇郑高伟
  • 1篇李录久
  • 1篇袁媛
  • 1篇陈羲

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2011
  • 1篇2010
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于协同进化遗传算法的模型拟合研究被引量:1
2010年
普通遗传进化算法在解决模型拟合问题中,建模与优化顺序结构时优化效果有限、拟合速度慢、稳定性低。针对上述问题,提出基于协同进化遗传算法的模型拟合算法。该算法将建模与优化问题抽象成多种群间协同进化,通过种群间整体的适应度值交换,将种群关联起来,扩大智能算法建模过程中参数优化的时空作用范围。各种群间含有不同基因表达,在解决局部问题时具有自包含性,有利于更好地发挥各智能算法(遗传算法、遗传规划)的优势。实验结果表明,该算法的稳定性和收敛速度优于传统遗传进化算法。
陈羲李淼袁媛高会议郑高伟
关键词:遗传算法协同进化
协同进化理论及其在施肥模型中的应用
2011年
采用数理统计方法进行施肥模型构造,由于受到固定的数学结构的限制,导致有一些实验结果因不能被模型拟合而被舍弃,造成了一些数据的浪费。针对这些问题,提出了基于协同进化理论的施肥模型构建算法,将模型构建问题分解为模型结构构建与模型参数优化两个子问题,并将这两个子问题抽象成多种群间协同进化。使用遗传规划算法进行模型结构构建,使用遗传算法对模型参数进行优化,两个过程协同进行。实验结果表明,该算法能够在历史实验数据的基础上自动生成动态模型,同时具有较好的准确度。
郑高伟李淼高会议李录久
关键词:协同进化遗传算法施肥模型适应度函数
共1页<1>
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