双层进化交互式遗传算法的知识提取与利用

被引：10

作者：

郭一楠

巩敦卫

机构：

[1] 不详

[2] 中国矿业大学信息与电气工程学院

[3] 不详

来源：

控制与决策 | 2007年 / 12期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

知识; 分层; 收敛性; 交互式遗传算法;

D O I：

10.13195/j.cd.2007.12.11.guoyn.008

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对交互式遗传算法缺乏知识利用的通用结构框架问题,借鉴文化算法的双重进化结构,提出一种交互式遗传算法中知识提取及利用的通用结构框架.构建了一种反映人认知和偏好等隐含知识,融合常识、进化知识和评价知识的广义知识模型.利用迁移分析方法证明了算法的收敛性,给出了近似模型替代人评价的临界代数.以服装进化设计系统为例,验证了算法结构和知识模型的合理性.仿真实例与分析结果表明,所提出的算法可以有效缓解人的疲劳,提高进化收敛速度.

引用

页码：1329 / 1334

页数：6