一种解决群进化算法参数设置问题的最优向量法

张志强; 王伟钧; 施达

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一种解决群进化算法参数设置问题的最优向量法

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群进化算法是智能计算领域研究的核心内容,而算法中数值型参数的设置是影响算法搜索效率的重要因素,因此设计解决参数设置问题的方法也是群进化算法研究的重要内容.目前解决参数设置问题的常规统计方法是根据算法搜索的部分结果组成有限样本数据,依据统计最好值个数大小的判定结果来确定最优参数预设值.常规统计方法在有些测试样本数据中很难确定唯一的最优参数预设值.为了解决常规统计方法的缺点,提出了一种最优向量法,该方法可以将任意形式有限样本数据转换为向量,依据向量计算的判定规则进行最优参数预设值的确定.实验结果表明,依据获取的有限样本数据通过最优向量法找到最优参数值,采用该参数值的群进化算法搜索效率相对最优,从而验证了最优向量法的有效性.

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来源
《科学技术与工程》 |2021年第18期|7611-7621|共11页
作者
张志强; 王伟钧; 施达;
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作者单位

成都大学模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室成都610106;

成都大学计算机学院成都610106;

成都大学计算机学院成都610106;

成都大学计算机学院成都610106;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
群进化算法; 参数设置; 有限样本数据; 向量; 最优向量法;

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