基于径向基网络与交互式遗传算法的服装设计

针对将交互式遗传算法应用到服装设计中产生的人的疲劳问题,提出利用神经网络来逼近适应度函数。给出了以GA操作产生的每代最佳个体初步作为神经网络径向基网络函数的中心值并结合相似距离值,利用K-Means求出径向基网络的各参数以逼近适应度函数。在服装设计系统应用中取得了良好的效果。

基于均匀设计的多智能体遗传算法研究

将均匀设计方法、多智能体系统与遗传算法相结合,提出了一种多智能体遗传算法.设计了基于均匀设计表的均匀种群初始化方法和均匀交叉算子,并将其引入算法中.算法通过智能体与智能体环境间的相互作用,以及智能体自学习提高自身能量,实现了复杂问题的全局优化目标.实验表明,该算法对于高维函数优化问题,尤其是高维多峰函数,具有很好的全局搜索能力和较快的收敛速度,能够避免陷入局部最优.