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基于数量化一类分析的IGA算法及应用
被引量:
3
1
作者
王进
陆国栋
张云龙
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期1697-1704,共8页
针对交互式遗传算法(IGA)中用户易疲劳的问题,引入数量化一类分析方法,从提高收敛速度和模拟人工评价两方面入手,改善IGA性能.采用均匀设计法确定遗传算法的初始种群,使得各基因单元类型在初始种群中均匀分布,从而提高遗传算法全局最优...
针对交互式遗传算法(IGA)中用户易疲劳的问题,引入数量化一类分析方法,从提高收敛速度和模拟人工评价两方面入手,改善IGA性能.采用均匀设计法确定遗传算法的初始种群,使得各基因单元类型在初始种群中均匀分布,从而提高遗传算法全局最优解的收敛性能;利用数量化一类分析,求取各基因单元类型对适应度评价的贡献权值,指导GA选择、交叉、变异等操作,以加速算法收敛;在GA操作后期,利用各基因单元类型对适应度评价的权值,模拟个体适应度的自动评价,降低用户疲劳度和提高效率.将该方法应用于动漫玩具形态造型中.结果表明,采用该方法可以有效地提高收敛速度和降低用户疲劳度.
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关键词
交互式遗传算法(IGA)
数量化一类分析
均匀设计
基因单元类型
适应度评价
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职称材料
题名
基于数量化一类分析的IGA算法及应用
被引量:
3
1
作者
王进
陆国栋
张云龙
机构
浙江大学CAD&CG国家重点实验室
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期1697-1704,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61103106
51275460)
+2 种基金
浙江省自然科学基金资助项目(Y1110230)
浙江省公益技术研究工业资助项目(2013C31046)
高等学校博士学科点专项基金资助项目(20110101120005)
文摘
针对交互式遗传算法(IGA)中用户易疲劳的问题,引入数量化一类分析方法,从提高收敛速度和模拟人工评价两方面入手,改善IGA性能.采用均匀设计法确定遗传算法的初始种群,使得各基因单元类型在初始种群中均匀分布,从而提高遗传算法全局最优解的收敛性能;利用数量化一类分析,求取各基因单元类型对适应度评价的贡献权值,指导GA选择、交叉、变异等操作,以加速算法收敛;在GA操作后期,利用各基因单元类型对适应度评价的权值,模拟个体适应度的自动评价,降低用户疲劳度和提高效率.将该方法应用于动漫玩具形态造型中.结果表明,采用该方法可以有效地提高收敛速度和降低用户疲劳度.
关键词
交互式遗传算法(IGA)
数量化一类分析
均匀设计
基因单元类型
适应度评价
Keywords
interactive genetic algorithm(IGA)
quantification-I theory
uniform design
gene unit type
fitness evaluation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数量化一类分析的IGA算法及应用
王进
陆国栋
张云龙
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
3
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职称材料
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