基于离散适应值灰度的交互式遗传算法  

Interactive genetic algorithms with grey level for discrete fitness

作　　者：郭广颂[1] 李秀娟[2] 

机构地区：[1]郑州航空工业管理学院机电工程学院,郑州450015 [2]河南工业大学电气工程学院,郑州450001

出　　处：《计算机工程与应用》2010年第24期225-228,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(No.60775044)~~

摘　　要：针对交互式遗传算法缺乏衡量评价不确定性的问题,采用离散适应值评价进化个体,利用灰度衡量评价的不确定性。通过确定离散适应值的灰度,获得反映种群进化分布的信息;基于此,给出了进化个体的自适应交叉和变异概率。将该算法应用于服装进化设计系统,仿真实例与分析结果表明,所提出的算法可以有效缓解人的疲劳,提高优化效率。For the problem that interactive genetic algorithms lack a way of measuring the uncertainty of evaluation,a method with grey level for discrete fitness is proposed to deal with this problem.Through analyzing the grey level of discrete fitness,information which reflecting the distribution of an evolutionary population is abstracted.Based on these,the adaptive probabilities of crossover and mutation operation of an evolutionary individual are presented.The algorithm is applied to a fashion evolutionary design system,the simulation results indicate that the algorithm can effectively resolve human fatigue and improve the performance of optimization.

关 键 词：离散 适应值 灰度 交互式遗传算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]