基于半监督学习的变种群规模区间适应值交互式遗传算法
孙晓燕
任洁
巩敦卫
1.中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州,2211162.中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州,2211163.中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州,221116
摘要：为了减轻用户疲劳并增强算法的搜索性能,本文在变种群规模交互式遗传算法的基础上引入协同训练半监督学习方法,提出基于半监督学习的变种群规模区间适应值交互式遗传算法.根据对大规模种群的聚类结果,给出标记样本和未标记样本的获取方法;结合半监督协同学习器逼近误差的改变,提出高可信度未标记样本的选择策略;采用半监督协同学习机制训练两个径向基函数(RBF)神经网络,构造精度高泛化能力强的代理模型;在进化过程中,利用代理模型估计大种群规模进化个体适应值,并根据估计偏差更新代理模型.算法的理论分析及其在服装进化设计系统中的应用结果说明了算法的有效性.
关键词：交互式遗传算法区间适应值半监督学习代理模型变种群规模
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(60775044)新世纪优秀人才支持计划(NCET-07-0802;Bk2010186)江苏省博士后基金(1001019C)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 610-618 )
英文信息