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    該商品所屬分類:自然科學 -> 自然科學
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    【作者】 孫曉燕鞏敦衛徐瑞東 
    【所屬類別】 圖書  自然科學  生物科學  遺傳學 
    【出版社】科學出版社 
    【ISBN】9787030359018
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787030359018
    作者:孫曉燕,鞏敦衛,徐瑞東

    出版社:科學出版社
    出版時間:2020年03月 

        
        
    "

    編輯推薦
    遺傳,算法,研究 
    內容簡介
    交互式遺傳算法將傳統的進化機制與用戶的智能評價相結合,可以有效地解決性能指標難以(甚至無法)用精確函數表示的一類復雜優化問題。但是,用戶評價的不確定性和評價疲勞問題等極大地影響了交互式遺傳算法的性能,嚴重制約了其在復雜優化問題中的應用。《高級交互式遺傳算法理論與應用》以解決這些問題為切人點,在遺傳算法的框架體繫下,主要研究體現用戶評價不確定性以及基於機器學習構建用戶認知模型的高級交互式遺傳算法的關鍵技術和應用。
    目錄
    目錄
    第1章交互式遺傳算法入門1
    1.1進化優化算法1
    1.2遺傳算法2
    1.2.1遺傳算法的起源與發展3
    1.2.2遺傳算法的工作原理4
    1.2.3遺傳算法的研究現狀4
    1.3交互式遺傳算法7
    1.3.1交互式遺傳算法的起源、發展、原理7
    1.3.2交互式遺傳算法的研究現狀9
    1.3.3交互式遺傳算法存在的不足13
    1.4本章小結14
    參考文獻14
    第2章進化個體區間適應值交互式遺傳算法19
    2.1算法的提出19
    2.2區間數基礎知識20
    2.3進化個體區間適應值21
    2.4進化個體區間占優22
    2.5算法步驟24
    2.6在服裝進化設計繫統中的應用25
    2.6.1服裝設計問題25
    2.6.2參數設置26
    2.6.3結果與說明27
    2.7本章小結29
    參考文獻29
    第3章進化個體模糊適應值交互式遺傳算法31
    3.1算法的提出31
    3.2模糊數32
    3.3進化個體模糊適應值交互式遺傳算法33
    3.3.1進化個體模糊適應值33
    3.3.2進化個體優劣比較34
    3.4算法步驟38
    3.5在服裝進化設計繫統中的應用38
    3.5.1參數設置38
    3.5.2交互界面39
    3.5.3結果與分析40
    3.6本章小結41
    參考文獻41
    第4章進化個體模糊隨機適應值交互式遺傳算法43
    4.1算法的提出43
    4.2模糊隨機不確定性的數學描述44
    4.3基於模糊鋪的隨機不確定性參數的確定方法45
    4.3.1模糊度和模糊煽45
    4.3.2用戶認知確定皮46
    4.4個體優劣比較策略48
    4.4.1模糊適應值轉化為區間數49
    4.4.2隨機變量轉化為區間數50
    4.4.3個體優劣比較50
    4.5在服裝進化設計繫統中的應用52
    4.5.1參數設置52
    4.5.2交互界面52
    4.5.3結果與分析54
    4.6本章小結57
    參考文獻58
    第5章交互式遺傳算法的自適應分區多代理模型59
    5.1算法的提出59
    5.2代理模型及其學習方法61
    5.2.1多項式函數61
    5.2.2阻F神經網絡62
    5.3訓練數據與測試數據的獲取63
    5.4搜索空間的自適應分區64
    5.4.1進化初期搜索空間的分割64
    5.4.2搜索空間的自適應分割65
    5.5代理模型的應用67
    5.6算法步驟67
    5.7在服裝進化設計繫統中的應用69
    5.7.1參數設置69
    5.7.2交互界面69
    5.7.3結果與分析70
    5.8本章小結73
    參考文獻73
    第6章基於神經網絡代理模型的區間適應值交互式遺傳算法75
    6.1算法的提出75
    6.2進化個體區間適應值神經網絡代理模型76
    6.2.1訓練數據的獲取76
    6.2.2代理模型的選擇77
    6.2.3基於代理模型的進化個體適應佳估計79
    6.2.4代理模型的支新80
    6.3算法步驟80
    6.4性能分析82
    6.5在服裝進化設計繫統中的應用83
    6.5.1參數設置83
    6.5.2交互界面83
    6.5.3結果與分析85
    6.6本章小結87
    參考文獻88
    第7章基於支持向量機代理模型的模糊適應值交互式遺傳算法89
    7.1算法的提出89
    7.2支持向量機的基本知識92
    7.2.1**分類面92
    7.2.2支持向量分類機94
    7.2.3支持向量回歸機95
    7.3基於SVC和SVR的代理模型96
    7.3.1訓練和測試數據的獲取96
    7.3.2基於訓練數據的SVC和SVR數學模型98
    7.3.3代理模型的應用100
    7.3.4代理模型的更新101
    7.4算法步驟101
    7.5性能分析103
    7.6在服裝進化設計繫統中的應用103
    7.6.1參數設置103
    7.6.2交互界面104
    7.6.3結果與分析106
    7.7本章小結108
    參考文獻108
    第8章基於支持向量機代理模型的模糊隨機適應值交互式遺傳算法110
    8.1算法的提出110
    8.2有向模糊圖的基本知識111
    8.3基於有向模糊圖的進化個體適應值精確化112
    8.3.1進化種群有向模糊圖的建立113
    8.3.2個體精確適應值的獲取114
    8.4基於支持向量機的代理模型115
    8.4.1基於模糊滴的訓練數據獲取116
    8.4.2支持向量機代理模型117
    8.4.3代理模型的應用117
    8.4.4代理模型的更新118
    8.5性能分析119
    8.6在服裝進化設計繫統中的應用120
    8.6.1參數設置120
    8.6.2交互界面120
    8.6.3結果與分析121
    8.7本章小結125
    參考文獻126
    第9章融合半監督學習認知模型的大種群規模交互式遺傳算法127
    9.1算法的提出127
    9.2半監督學習算法概述129
    9.3基於改進半監督算法的大種群規模交互式遺傳算法131
    9.3.1訓練數據的獲取132
    9.3.2基於改進半監督學習的代理模型構造133
    9.3.3代理模型的應用和更新135
    9.3.4算法步驟136
    9.4理論分析137
    9.5在太陽眼鏡鏡片設計中的應用139
    9.5.1太陽眼鏡鏡片設計問題139
    9.5.2參數設置142
    9.5.3實驗結果與分析143
    9.6本章小結145
    參考文獻146
    第10章基於半監督學習的變種群規模區間適應值交互式遣傳算法148
    10.1算法的提出148
    10.2基於動態聚類策略和協同半監督學習的區間適應值代理模型構建149
    10.2.1基於相似皮閣值的進化種群聚類149
    10.2.2基於協同訓練半監督學習的區間適應位代理模型構建151
    10.2.3相似皮閩值的確定方法152
    10.3種群規模動態確定策略153
    10.3.1進化進程的分割153
    10.3.2種群規模的變化154
    10.4性能分析155
    10.5算法實現157
    10.6在服裝進化設計繫統中的應用157
    10.6.1實驗設置157
    10.6.2參數設置158
    10.6.3實驗結果與分析158
    10.7本章小結167
    參考文獻68
    第11章加權半監督學習變種群規模區間適應值交互式遺傳算法169
    11.1算法的提出169
    11.2算法框架170
    11.3基於加權協同半監督算法的區間適應值代理模型構建172
    11.3.1進化個體區間適應值的評價可信度172
    11.3.2基於評價可信度的加權協同半監督學習算法173
    11.4代理模型的應用和更新175
    11.4.1代理模型和用戶的融合評價176
    11.4.2代理模型的更新177
    11.5實例驗證178
    11.5.1數值函數實驗178
    11.5.2在服裝進化設計革統中的應用189
    11.6本章小結195
    參考文獻195


     
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