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1.
针对基本蝙蝠算法收敛速度慢,易早熟的问题,提出了一种精英交叉二进制蝙蝠算法。该算法借鉴精英策略和遗传算法中的交叉机制,按照一定比例选择蝙蝠群中的精英个体进行交叉,将得到子蝙蝠群和父蝙蝠群进行混合择优,保证蝙蝠群的多样性和优秀性,提高了全局搜索能力;为提高局部搜索能力,算法在对每个个体计算适应度值时加入贪心策略;另外,通过对蝙蝠群最优解进行动态监测,适时对种群进行柯西变异,使算法具有跳出局部极值的能力。通过对5个实例的仿真计算比较表明,该算法与改进贪心遗传算法,贪心二进制蝙蝠算法和病毒协同蝙蝠算法相比,无论是收敛速度还是寻优能力都表现优异,为求解0-1背包问题提供了一个实用的算法。  相似文献
2.
近年来,社会舆论的情感分析是NLP领域所研究的热点问题之一.对这些舆论数据进行情感分析研究,判断情感倾向为企业政府制定战略决策提供重要支持.目前在情感分析研究中常常使用有监督的浅层机器学习算法模型,人工标注的过程繁琐且标注结果往往不能反应实际的数据情况.对情感词分析的现状进行说明,探讨了利用深度学习和集成方法模型对舆论数据的情感进行了分析研究,总结了中文情感分析的不足和面临的挑战,并对前景进行展望.  相似文献
3.
为了利用演化算法求解离散域上的组合优化问题,借鉴遗传算法(GA)、二进制粒子群优化(BPSO)和二进制差分演化(HBDE)中的映射方法,提出了一种基于映射变换思想设计离散演化算法的实用方法——编码转换法(ETM),并利用一个简单有效的编码转化函数给出了求解组合优化问题的离散演化算法一般算法框架A-DisEA.为了说明ETM的实用性与有效性,首先基于A-DisEA给出了一个离散粒子群优化算法(DisPSO),然后分别利用BPSO、HBDE和DisPSO等求解集合联盟背包问题和折扣{0-1}背包问题,通过对计算结果的比较表明:BPSO、HBDE和DisPSO的求解性能均优于GA,这不仅说明基于ETM的离散演化算法在求解KP问题方面具有良好的性能,同时也说明利用ETM方法设计离散演化算法是一种简单且有效的实用方法.  相似文献
4.
背包问题(Knapsack Problem, KP)是一类著名的组合优化问题,也是一类NP难问题,它包括0-1背包问题、有界背包问题、多维背包问题、多背包问题、多选择背包问题、二次背包问题、动态背包问题和折扣背包问题等多种形式,在众多领域有着广泛的应用.演化算法(EAs)是一类有效的快速近似求解KP的算法.本文对近十余年来利用EAs求解KP的研究情况进行一个较为详细的总结,它一方面讨论了利用EAs求解各种KP问题时个体的编码方法与处理不可行解的有效方法,另一方面为今后进一步利用最新提出的EAs求解KP问题提供一个可借鉴的思路.  相似文献
5.
现实中高维多目标优化问题普遍存在,而且其巨大的目标空间使得经典的多目标进化算法面临严峻挑战,提出一种基于分解和协同策略的高维多目标进化算法MaOEA/DCE.该算法利用混合水平正交实验设计方法产生接近于指定规模且均匀分布于聚合系数空间的权重向量,提高种群的分布性;其次,算法将差分进化算子和自适应SBX算子进行协同进化以产生高质量的子代个体,改善算法的收敛性.该算法与另外五种高性能的多目标进化算法在基准测试函数集DTLZ{1,2,4,5}上进行IGD+性能指标实验,结果表明MaOEA/DCE在收敛性、多样性和稳定性方面总体具有显著的性能优势.  相似文献
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