求解多目标优化问题的改进遗传机器学习方法

刘明姬; 刘淑媛; 吕显瑞

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求解多目标优化问题的改进遗传机器学习方法

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将遗传算法与机器学习相结合, 在分类器系统的基础上, 引入增强因子、排挤因子、合并因子等改进因子, 完善信度分配机制, 提出了改进的遗传机器学习方法. 并将算法应用于投资的收益与风险双目标优化模型, 数值结果表明, 改进算法能够寻求到数量更多、分布更广的Pareto最优解, 并且具有较好的稳定性, 避免了非成熟收敛.

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来源
《吉林大学学报（理学版）》 |2006年第3期|338-342|共5页
作者
刘明姬; 刘淑媛; 吕显瑞;
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作者单位

吉林大学,数学学院,长春,130012;

吉林大学,数学学院,长春,130012;

吉林商业高等专科学校,长春,130015;

吉林大学,数学学院,长春,130012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类环论;
关键词
遗传算法; 机器学习; 多目标优化; Pareto最优解;

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