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针对教与学算法采用贪婪进化机制,易造成种群多样性较差的问题,将环链拓扑结构引入到多目标教与学算法中,并改进了自我学习机制,提出了一种环链种群结构的多目标教与学优化算法。根据多种群进化方式,通过一种环链结构将种群划分为多个邻域,每个邻域代表一个小种群,且相邻种群之间存在重叠。在教与学进化过程中,在每个小种群中设置一名教师,由每一位教师引导各自的种群独立进化,且彼此之间存在进化信息交流。同时,提出一种改进的学习机制来提升局部寻优能力,由此平衡算法的全局搜索和局部寻优。该算法通过与五种对等算法在ZDT和DTLZ系列组成的12个多目标测试问题进行测试,实验结果表明了新算法在收敛性、多样性和稳定性等方面均优于或部分优于其他的对比算法。 相似文献
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基于聚类算法的个性化搜索研究 总被引:1,自引:0,他引:1
搜索引擎的出现使得用户从信息爆炸性增长的互联网上获取所需的信息成为可能,个性化搜索引擎的研究使搜索结果尽可能满足不同用户的信息需求。文中提出了一种基于改进的DBSCAN算法的个性化搜索方法,在全文搜索包lucene与开源搜索引擎Nutch的基础上,实验证明该方法改善了聚类的结果,提高了用户搜索的准确率。 相似文献
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