计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
6期
225-227
,共3页
组合优化%自适应%基于人口的增量学习(PBIL)算法
組閤優化%自適應%基于人口的增量學習(PBIL)算法
조합우화%자괄응%기우인구적증량학습(PBIL)산법
为解决组合优化过程中最优解的搜索效率问题,研究了一种基于自适应理论的PBIL算法.通过引入系统熵值,使传统PBIL算法的学习概率和变异率能根据系统熵值的变化作自适应调整,形成具有自学习和变异能力的自适应PBIL算法(APBIL).通过实例验证了该算法的实用价值和有效性.
為解決組閤優化過程中最優解的搜索效率問題,研究瞭一種基于自適應理論的PBIL算法.通過引入繫統熵值,使傳統PBIL算法的學習概率和變異率能根據繫統熵值的變化作自適應調整,形成具有自學習和變異能力的自適應PBIL算法(APBIL).通過實例驗證瞭該算法的實用價值和有效性.
위해결조합우화과정중최우해적수색효솔문제,연구료일충기우자괄응이론적PBIL산법.통과인입계통적치,사전통PBIL산법적학습개솔화변이솔능근거계통적치적변화작자괄응조정,형성구유자학습화변이능력적자괄응PBIL산법(APBIL).통과실례험증료해산법적실용개치화유효성.
