【摘 要】
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混合整数演化策略成功地应用于现实生活中的混合整数优化问题。同时,该算法也面临着适应值评估困难的混合整数优化问题的挑战。本文提出了两种排序模型用于协助混合整数演化
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混合整数演化策略成功地应用于现实生活中的混合整数优化问题。同时,该算法也面临着适应值评估困难的混合整数优化问题的挑战。本文提出了两种排序模型用于协助混合整数演化策略。第一种排序模型是基于肯德尔秩相关系数的径向基函数网络。在径向基函数网络的距离度量上,本文通过赋予每一维权值以修改异构度量(HEOM)。肯德尔秩相关系数则用于度量适应值与各个变量间的秩相关程度。与适应值秩相关程度较高的变量,将被赋予较高的权值。同时,本文尝试采用learnig to rank问题中的排序算法,辅助混合整数优化问题,以观察传统排序算法是否能在效地促进混合整数演化策略。本文选用了RankBoost作为排序模型。实验表明,这两种排序模型都能够有效地促进混合整数演化策略。
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