【摘 要】
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针对利用遗传算法解决参数维度高、计算复杂,且适应度依赖于其他工具的问题,提出一种加快遗传算法收敛速度的聚集算子.该算子首先利用AP(affinity propagation)聚类对种群进
【机 构】
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长春财经学院信息工程学院,吉林大学计算机科学与技术学院,中国石油集团工程技术研究院有限公司钻井工艺研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61972174),吉林省科技发展计划项目(批准号:20190302107GX),吉林省产业技术专项研究与开发项目(批准号:2019C053-7),广东省应用基础研究重点项目(批准号:2018KZDXM076),广东省重点学科建设计划项目(批准号:2016GDYSZDXK036)。
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针对利用遗传算法解决参数维度高、计算复杂,且适应度依赖于其他工具的问题,提出一种加快遗传算法收敛速度的聚集算子.该算子首先利用AP(affinity propagation)聚类对种群进行划分,然后通过主成分分析(PCA)对每个聚簇降维,再利用加权最小二乘法在低维空间下将种群分布拟合成二次曲面,并将计算极值点作为优势个体返回到原始空间.实验结果表明,相比于传统遗传算法,聚集算子在保证优化精度的同时可有效提高收敛速度.
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