基于集成学习的Adaboost演化决策树算法

演化决策树方法将传统的决策树算法与演化算法相结合,具有全局搜索的优点.基于集成学习框架,提出了Adaboost演化决策树算法,并对基本遗传算子加以改进.实验结果表明Adaboost演化决策树能在较短的演化代数内得到较高的预测准确度.     

决策树算法的程序演化方法优化

为了从另一个角度提高决策树算法的效率,对标准的ID3决策树算法进行函数式语言Haskell描述,研究了程序演化策略,推衍出了一个高效等价算法。实验结果证明演化过程是正确的。     

可求解多目标优化问题的演化博弈优化算法

借鉴演化博弈的思想和选择机制,提出了一种新的基于演化博弈的优化算法(EGOA)用于多目标问题的求解.算法框架具备对该类问题的通用性.为了对算法性能进行评估,采用了一组多目标优化问题(MOPs)的测试函数进行实验.实验结果表明,使用本算法搜索得到的演化稳定策略集合能够很好地逼近多目标优化问题的帕累托前沿,与一些经典的演化算法相比具有良好的问题求解能力.     

可求解多目标优化问题的演化博弈优化算

借鉴演化博弈的思想和选择机制,提出了一种新的基于演化博弈的优化算法(EGOA)用于多目标问题的求解.算法框架具备对该类问题的通用性.为了对算法性能进行评,采用了一组多目标优化问题(MOPs)测试函数进行实验.实验结果表明,使用本算法搜索得到的演化稳定策略集合能够很好地逼近目标优化问题的帕累托前沿,与一些经典的演化算法相比具有良好的问题求解力.     

一种基于混合交叉策略的多目标演化算法

演化算法是求解多目标优化问题(MOP)重要而有效的方法,而应用演化策略、技巧是改善解性能的重要途径。论文叙述了多目标优化问题的有关概念,结合已有算法中的方法,设计了基于两种交叉操作相互结合的多目标演化算法(MOEAHC),该算法不仅具有较高的计算效率,而且能够保持解的多样性分布。测试结果表明该算法的良好性能。     

基于CCEA和改进郭涛算法的函数优化问题求解

在合作式协同演化(CCEA)的基础上,引入了使用高斯变异算子的郭涛算法,设计了一种求解函数优化问题的高效混合演化算法.通过求解复杂高维的函数优化问题的多个实例,并将该算法和CCEA与基本郭涛算法结合的方法--CCGT进行了对比.实验结果表明,新算法是高效的,其结果优于现存文献中的其它模型,但不及CCGT优秀.证明在该算法中引入的高斯变异算子的作用不大.     

差异演化算法应用问题研究

差异演化算法作为一种较新的演化算法,具有全局搜索能力强、控制参数少、算法简单、容易实现等特点,但在具体应用中仍面临着演化模式如何选择及最佳种群大小如何取值等问题。本文利用典型的五类多变量函数对差异演化算法常用演化模式进行了比较测试研究,给出了演化模式选择建议;在同时考虑种群大小对差异演化算法优化效率及优化结果两方面影响的情况下,利用测试函数对最佳种群大小的取值进行了研究,给出了差异演化算法用于多变量函数优化时种群大小的适用取值范围。     

二进制编码差异演化算法在Agent联盟形成中的应用

在多Agent系统中,通过形成联盟可以提高Agent求解问题的能力,因此,联盟是多Agent系统的重要合作方法.从本质上讲,Agent联盟的形成是一个复杂的组合优化问题.引入差异演化算法来解决这一问题.差异演化是一种基于群体差异的演化算法,适合于求解连续空间的最优化问题.首次将以实数编码的差异演化算法应用于Agent联盟问题,提出二进制编码的差异演化算法解决组合优化问题,通过引入S型函数把变异操作的结果限制在集合{0,1}上,可以快速、高效地找出合适的Agent联盟.与遗传算法和蚁群算法的对比实验表明,该算法是正确、有效、可行的,在运行时间和解的性能上都优于相关算法.     

一种基于输运理论的多目标演化算法

提出了一种根据输运理论中的粒子输运方程、相空间能量定律和熵增法则构造的一种能够准确、高效地求解多目标优化问题的多目标演化算法(MOPEA).由于该算法使用了粒子系统从非平衡达到平衡的理论来定义求解多目标问题的Rank函数和Niche适应值函数,使得种群中的所有个体都有机会参与演化操作,以达到快速、均匀地求出多目标优化问题的Pareto最优解.数据实验显示,利用该算法求解多目标优化问题不仅能够使算法快速地收敛到全局Pareto前沿,同时由于该算法要求所有的粒子都要参与杂交和变异等演化操作,从而避免问题早熟现象的出现,并通过与传统演化算法的性能指标分析比较说明,使用该算法求解多目标优化问题具有明显的优越性.     

基于模拟退火的混合差分演化算法研究

介绍了一种求解函数优化问题的新策略--差分演化算法,与其它算法相比,该算法具有稳健性强,收敛速度快的优点;同时,把模拟退火策略融入到差分演化的过程中,提出了一个混合演化算法--基于模拟退火的混合差分演化算法,实验表明混合后的算法比单一的差分演化算法更稳健,收敛速度也略有提高.