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题名多因子进化算法研究进展
被引量：5
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作者
徐庆征
杨恒
王娜
伍国华
江巧永
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机构
国防科技大学信息通信学院
国防科技大学系统工程学院
西安理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第11期15-20,40,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61305083
No.61603404)
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文摘
多因子优化是一类新的优化问题。多因子进化算法受到多因子遗传模型的启发,利用进化个体的单一种群,能够同时求解跨域的多个优化问题。它属于一种文化基因算法,是智能计算领域新近涌现的研究热点。介绍了多因子进化算法的生物学基础、算法流程,以及文化基因算法的基本概念。然后从工作机理、算法改进、典型应用领域等角度,系统总结了前人的理论和应用成果。最后,指出了将来研究所面临的若干挑战和机遇,以推动学科发展。
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关键词
多因子进化算法
多因子优化
进化算法
选型交配
垂直文化传播
文化基因算法
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Keywords
multifactorial evolutionary algorithm
multifactorial optimization
evolutionary computation
assortativemating
vertical cultural transmission
memetic algorithm
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名融入任务空间转换和等分映射策略的多因子进化算法
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作者
罗国星
李治强
刘飞龙
李佩芸
杨夏妮
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机构
玉林师范学院计算机科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
2025年第17期185-199,共15页
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基金
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2022KY0578)。
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文摘
在运用多因子进化算法处理多任务优化问题时,不同任务之间的知识迁移可能会出现负迁移现象,以及算法容易陷入局部最优解等问题。为解决这些问题,提出了一种融入任务空间转换和等分映射策略的多因子进化算法(multifactorial evolutionary algorithm integrating task space transformation mechanism and equal-partitioning mapping strategy,MFEA-TSEM)。该算法通过引入任务空间转换来增强任务之间的相关性,从而促进任务之间的知识迁移。此外,所提出的等分映射策略应用于相同任务或不同任务之间的知识迁移,以避免任务陷入局部最优解并探索有希望的搜索区域。为了验证MFEA-TSEM算法的有效性,在单目标多任务优化问题和多目标多任务优化问题上与其他先进算法进行了比较。实验结果表明,MFEA-TSEM算法在保持解的多样性的同时,有效减少了负迁移现象的发生,从而提高了算法的全局搜索能力。
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关键词
进化算法
多因子进化算法
任务空间转换
等分映射策略
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Keywords
evolutionary algorithm
multifactorial evolutionary algorithm
task space transformation
equal-partitioning mapping strategy
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术]
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题名基于多因子进化稀疏重构的轴承故障诊断研究
被引量：3
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作者
李志星
李天昊
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机构
北京建筑大学机电与车辆工程学院
北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障重点实验室
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期161-170,共10页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(51805275)
北京市属高校基本科研业务费项目(X21053)
北京建筑大学研究生创新项目(PG2024136)资助。
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文摘
针对强噪声背景下滚动轴承振动信号特征提取困难的问题,基于稀疏表示基本理论,提出一种使用多因子进化算法求解的多正则化稀疏重构降噪模型。首先,将多正则化模型的求解划分为多3个目标子任务,即l0范数约束优化主任务和l1、l1/2范数正则化额外任务,以上任务分别构成3个不同目标的多因子优化稀疏重构算法;其次,根据在进化过程中不同正则化任务的优先级,采用黄金分割搜索策略保证每个族群包含相似适应度的个体,通过两点交叉遗传算子保证样本的稀疏性特征;最后,将阈值迭代算法应用于局部搜索过程加速子任务中的种群收敛。在此理论基础之上,分别通过仿真信号和实际轴承数据验证本文方法可行性,发现在-10 dB的高斯噪声干扰下,重构信号的信噪比依然达到5 dB。试验结果表明,该方法可有效提取强噪声背景下的冲击特征,为进一步的故障诊断提供可靠先验知识。
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关键词
多因子进化算法
稀疏重构
信号降噪
故障诊断
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Keywords
multifactor evolutionary algorithm
sparse reconstruction
signal noise reduction
fault diagnosis
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分类号
TN762
[电子电信—电路与系统]
TH164
[机械工程—机械制造及自动化]
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