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Classification- and Regression-Assisted Differential Evolution for Computationally Expensive Problems
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Differential Evolution (DE) has been well accepted as an effective evolutionary optimization technique. However, it usually involves a large number of fitness evaluations to obtain a satisfactory solution. This disadvantage severely restricts its application to computationally expensive problems, for which a single fitness evaluation can be highly timeconsuming. In the past decade, a lot of investigations have been conducted to incorporate a surrogate model into an evolutionary algorithm (EA) to alleviate its computational burden in this scenario. However, only limited work was devoted to DE. More importantly, although various types of surrogate models, such as regression, ranking, and classification models, have been investigated separately, none of them consistently outperforms others. In this paper, we propose to construct a surrogate model by combining both regression and classification techniques. It is shown that due to the specific selection strategy of DE, a synergy can be established between these two types of models, and leads to a surrogate model that is more appropriate for DE. A novel surrogate model-assisted DE, named Classification-and Regression-Assisted DE (CRADE) is proposed on this basis. Experimental studies are carried out on a set of 16 benchmark functions, and CRADE has shown significant superiority over DE-assisted with only regression or classification models. Further comparison to three state-of-the-art DE variants, i.e., DE with global and local neighborhoods (DEGL), JADE, and composite DE (CoDE), also demonstrates the superiority of CRADE. 相似文献
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迁移学习下的火箭发动机参数异常检测策略 总被引:1,自引:0,他引:1
在火箭飞行时的参数异常检测中,传统红线法的漏报率和误报率较高,专家系统法的维护成本过高,而机器学习受制于数据集规模难以训练模型,因此提出了分别基于实例和基于模型的两种迁移策略。为了对YF-77新型发动机的关键参数氧泵转速进行实时监测,在分析具有相同构造原理的YF-75与YF-77氢氧发动机的参数组成和数据特点后,处理领域差异,构建特征空间,并筛选特征向量。对YF-75向YF-77分别进行了实例和模型的迁移,并进行了实验验证。对比无迁移的k最近邻(kNN)与支持向量机(SVM)方法,迁移训练后的模型的漏报率从最高58.33%降至最低12.25%,误报率从最高60.83%降至最低13.53%。实验结果验证了两型发动机之间信息的可迁移性,以及迁移学习在航天领域工程实践中应用的可能性。 相似文献
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机会约束的多选择背包问题(CCMCKP)是一类具有重要应用价值的NP难组合优化问题,但目前还缺乏关于该问题求解方法的专门研究。为此,提出首个CCMCKP的求解框架,并基于该框架构建了两种求解方法:基于动态规划的RA-DP和基于遗传算法的RA-IGA。RA-DP是精确求解方法,具有最优性保证,但是在可接受的时间(1 h)内仅能求解小规模问题样例;相较而言,RA-IGA是近似求解方法,具有更好的可扩放性。仿真实验结果验证了所提求解方法的性能:在小规模问题样例上,RA-DP和RA-IGA都可以找到最优解;在中大规模问题样例上,RA-IGA表现出了比RA-DP显著更高的求解效率,它总是可以在给定时间(1 h)内快速获得可行解。在CCMCKP的后续研究中,RA-DP和RA-IGA可作为基准对比方法,而实验工作中所构建的测试样例集可作为该问题的标准测试集。 相似文献
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