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基于数量化一类分析的IGA算法及应用 被引量:3
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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. 展开更多
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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