期刊文献+
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
信息筛选多任务优化自组织迁移算法 被引量:5
1
作者 程美英 钱乾 +1 位作者 倪志伟 朱旭辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第6期1748-1755,共8页
针对现有自组织迁移算法(SOMA)只能求解单个优化问题及其"隐并行性"未能被充分挖掘的缺陷,提出信息筛选多任务优化自组织迁移算法(SOMAMIF)实现同一时刻处理多个优化问题。首先,构造多任务统一搜索空间,并根据任务个数设置相... 针对现有自组织迁移算法(SOMA)只能求解单个优化问题及其"隐并行性"未能被充分挖掘的缺陷,提出信息筛选多任务优化自组织迁移算法(SOMAMIF)实现同一时刻处理多个优化问题。首先,构造多任务统一搜索空间,并根据任务个数设置相应的子种群;然后,对各子种群当前最优适应值进行判断,当任务连续若干代停滞进化时则产生信息交互需求;接着,按概率从剩余子种群中筛选对自己有用的信息并过滤无用信息,从而在保证信息正向迁移同时实现种群结构的重新调整;最后对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析。实验结果表明,SOMAMIF在同时求解多个高维函数优化问题时均快速收敛至全局最优解0,而SOMAMIF与分形技术相结合同时提取不同户籍高校学生返乡关键制约因素时,其在两个数据集上得到的平均分类准确率与原始数据集的平均分类准确率相比分别提高了0.348 66个百分点和0.598 57个百分点。 展开更多
关键词 多任务优化 自组织迁移算法 信息筛选 多任务高维函数优化 多任务离散优化问题
在线阅读 下载PDF
信息迁移多任务优化共生生物搜索算法 被引量:2
2
作者 程美英 钱乾 熊伟清 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第7期2237-2247,共11页
针对现有共生生物搜索(SOS)算法只能求解单个任务,以及信息负迁移影响多任务优化(MTO)性能这两个难题,提出一个信息迁移多任务优化共生生物搜索(ITMTSOS)算法。首先基于多种群演化MTO框架,根据任务个数设置相应数量种群;然后各种群独立... 针对现有共生生物搜索(SOS)算法只能求解单个任务,以及信息负迁移影响多任务优化(MTO)性能这两个难题,提出一个信息迁移多任务优化共生生物搜索(ITMTSOS)算法。首先基于多种群演化MTO框架,根据任务个数设置相应数量种群;然后各种群独立运行基本SOS算法,当某一种群连续若干代停滞进化时,引入个体自身最优经验和邻域最优个体以形成知识模块并将该模块迁移至该种群个体进化过程中;最后对ITMTSOS算法时间和空间复杂度进行分析。仿真实验结果表明,ITMTSOS算法同时求解多个不同形态高维函数时均能快速收敛至全局极值解0,与单任务SOS算法相比,平均运行时间最多缩短约25.25%;而在同时求解多维0/1背包问题和师生匹配问题时,所提算法在测试集weing1和weing7上的最优适应值与目前测试集公布的最优结果相比分别提高了22767和22602,师生最优匹配差和平均匹配差的绝对值分别下降了26和33,平均运行时间约缩短了7.69%。 展开更多
关键词 共生生物搜索算法 多任务优化 信息迁移 多任务高维函数优化 多任务二元离散优化
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部