进化策略
进化策略的相关文献在1990年到2022年内共计398篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、电工技术、无线电电子学、电信技术
等领域,其中期刊论文350篇、会议论文21篇、专利文献18557篇;相关期刊220种,包括系统工程与电子技术、电子学报、计算机工程等;
相关会议20种,包括第五届国际应急管理论坛暨中国(双法)应急管理专业委员会第六届年会、2010全国现代制造集成技术(CMIS)学术会议、第二届信息、电子与计算机工程国际学术会议等;进化策略的相关文献由795位作者贡献,包括周永权、夏慧明、张明等。
进化策略—发文量
专利文献>
论文:18557篇
占比:98.04%
总计:18928篇
进化策略
-研究学者
- 周永权
- 夏慧明
- 张明
- 郭德龙
- 张成
- 周锐
- 焦李成
- 喻寿益
- 彭宏
- 徐涛
- 曹先彬
- 李思坤
- 李文正
- 杜海峰
- 杨万海
- 欧建军
- 王向朝
- 王哲
- 王湘中
- 王煦法
- 赵子恺
- 郑连伟
- 陈俊
- 陈国栋
- 云庆夏
- 何涛
- 何登旭
- 余英林
- 全海燕
- 刘宏志
- 刘小雄
- 刘明雍
- 刘若辰
- 唐焕文
- 娄建安
- 孙林松
- 崔新风
- 张强
- 徐立芳
- 曲良东
- 李广文
- 李欣
- 柯晶
- 梁华
- 梁志勇
- 梁继民
- 温秀兰
- 王勇
- 王小英
- 王战权
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郭正兵;
王蒙
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摘要:
神经网络在连续学习多个任务时,随着学习任务数的增多,学习能力降低,之前学会的知识被覆盖产生灾难性遗忘。针对这一问题,提出了一种结合HAT与生成对抗学习(GAL)的HAT-GAL模型。将GAL嵌入HAT网络全连接层中,解决网络随任务数增多学习能力降低以及对多姿态数据鲁棒性差的问题。同时,结合进化策略进行网络参数寻优,有效缓解参数冗余,易陷入局部最优导致的遗忘问题。实验结果表明,改进的HAT-GAL模型对多姿态数据具有很好的普适性,并且连续学习多个任务后学习能力不下降,遗忘率较小。
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雷华军;
蒋强
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摘要:
针对监督分类中的特征选择问题,提出一种基于量子进化算法的包装式特征选择方法.首先分析了现有子集评价方法存在过度偏好分类精度的缺点,进而提出基于固定阈值和统计检验的两种子集评价方法.然后改进了量子进化算法的进化策略,即将整个进化过程分为两个阶段,分别选用个体极值和全局极值作为种群的进化目标.在此基础上,按照包装式特征选择遵循的一般框架设计了特征选择算法.最后,通过15个UCI数据集分别验证了子集评价方法和进化策略的有效性,以及新方法相较于其它6种特征选择方法的优越性.结果表明,新方法在80%以上的数据集上取得相似甚至更好的分类精度,在86.67%的数据集上选择了特征个数更小的子集.
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吕帅;
龚晓宇;
张正昊;
韩帅;
张峻伟
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摘要:
深度强化学习是目前机器学习领域中重要的研究分支之一,它可以通过直接与环境进行交互实现端到端的学习,对高维度和大规模的问题有着很好的解决能力.虽然深度强化学习已经取得了瞩目的成果,但其仍面临着对环境探索能力不足、鲁棒性差、容易受到由欺骗性奖励导致的欺骗性梯度影响等问题.进化算法普遍具有较好的全局搜索能力、良好的鲁棒性和并行性等优点,因此将进化算法与深度强化学习结合用于弥补深度强化学习不足的方法成为了当前研究的热点.该文主要关注进化算法在无模型的深度强化学习方法中的应用,首先简单介绍了进化算法和强化学习基本方法,之后详细阐述了两类结合进化算法的强化学习方法,分别是进化算法引导策略搜索的强化学习和结合进化算法的深度强化学习,同时对这些方法进行了对比与分析,最后对该领域的研究重点和发展趋势进行了探究.
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万忠赫;
姜同强;
张青川
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摘要:
准确预测便利店的商品销量是库存管理的重要依据,稳健的库存能够有效避免缺货和积压带来的经济损失。目前连锁便利店各门店的每日订货依靠店长的经验以及针对某些SKU(Stock Keeping Unit)的企业统一策略。通过构建门店-SKU粒度的日销量时间序列,并引入外部信息作为协变量输入LSTM网络,对每个模型通过CMAES独立调参后进行预测。实验结果表明,对某连锁便利店300家门店近2年的销售数据进行预测,该方法在准确性和稳定性较现有方法均取得了显著的提升。
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韩束丹;
田雨波;
李睿;
丁伟桐
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摘要:
协方差自适应进化策略(covariance matrix adaptation-evolution strategy,CMA-ES)作为一种并行搜索算法,可以很好地处理病态条件下高维复杂问题,针对求解过程中存在着局部搜索能力弱、易于陷入局部最优、收敛速度不够快等问题,提出了一种融合于随机因子的协方差自适应进化策略(random-factor CMA-ES,RFCMA-ES),在更新步长方向上引入第三方随机项,更好地保持协方差沿梯度下降的速度,加强了算法的搜索能力,克服了传统迭代公式中根据种群寻优和个体解更新过程中易陷入局部最优的现象.使用改进算法在6个多维多峰测试函数上进行200次重复实验寻优,结果表明:RFCMA-ES的全局寻优能力更强,收敛速度较原始算法平均提高了36.256%,且在寻优过程中也具有更强的稳定性.
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张伟伟;
陶聪;
范岩;
于坤杰;
文笑雨;
张卫正
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摘要:
为了准确、可靠地识别光伏模型参数,提出一种改进回溯搜索算法(MBSA).该算法首先通过选取部分种群个体同时学习当前种群和历史种群信息,而其他个体向当前种群中最优个体学习并远离最差解,从而保持种群多样性并提高收敛速度;然后,通过概率来量化总体中的个体性能,进而每个个体基于概率自适应地选择不同的进化策略来平衡探索和开发能力;最后,采用基于混沌局部搜索的精英策略来进一步提高种群的质量.所提算法在单二极管、双二极管和光伏模块等不同的光伏模型上进行仿真实验.实验结果表明,所提出的策略极大提升了回溯搜索算法(BSA)的收敛速度和参数识别的准确性.将所提算法与逻辑混沌JAYA(LCJAYA)算法和多重学习回溯搜索算法(MLBSA)等八种先进的算法进行对比,结果表明,所提出算法参数识别的鲁棒性在对比算法中最优,在单、双二极管模型上的识别准确性明显优于JAYA、LCJAYA、改进的JAYA优化(IJAYA)和基于教学的优化(TLBO)算法,在光伏模块模型上的识别准确性明显优于MLBSA、JAYA、IJAYA和TLBO算法.在不同光照条件和不同温度下采用厂商真实数据对薄膜、单晶和多晶三种光伏组件进行的实际测试中,所提算法的预测结果与实测情况一致.仿真结果表明,所提算法能够精确稳定地识别光伏模型参数.
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王亚良;
倪晨迪;
金寿松
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摘要:
针对传统多目标优化算法在求解Pareto解集时存在全局搜索能力与局部寻优能力无法得到有效平衡的问题,提出了一种基于多邻居结构的自适应元胞差分算法.该算法在保留传统元胞差分算法进化特点的基础上,使用更加丰富的多邻居结构替换原有的单一邻居结构,并且依据相应元胞个体的性能优劣来对其邻居结构进行选择分配.同时,面对进化过程中的复杂性能需求,算法定义了一种周期性变化的变异策略来实现不同进化阶段的自适应调节.最后,利用DTLZ系列测试函数对算法性能进行测试,并通过与四种经典的多目标优化算法相比较,证明了改进后的算法拥有更好的收敛性与分布性.
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高滔
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摘要:
网络的爆炸式发展产生了海量的图像,图像标签的错误和缺失比较常见,图像分类研究很有必要。CNN池化能够提取到输入矩阵的重要特征,降低数据的维度。进化策略是模仿生物"优胜劣汰"进化方式的一种启发式算法,能快速找到问题的解。本文基于CNN池化提取一组有正确标签的图像的特征,搭建层数为3的神经网络,进化策略优化初始权重,通过训练集训练分类模型,通过测试集来验证模型的优劣,并使最终的模型实现对未知类别图像的高效分类。实例验证阶段收集10类100张犬类图片,按照各研发步骤进行实验,算法结果验证了进化策略优化权重的必要及神经网络模型的高效。
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梁宋平
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摘要:
蜘蛛是一类古老的生物,比恐龙早出现一亿五千万年,成功的进化策略使其在水、陆、空广泛分布,是生物圈中物种数量最多的动物之一。蜘蛛具有极高的研究价值和应用价值。作为环境生态平衡的重要环节,蜘蛛可应用于农业虫害的生物防治;蛛体可入药,自古有治疗某些疾病的记载;蛛毒含有多种功效成分,据现有研究资料推算。
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高滔
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摘要:
网络的爆炸式发展产生了海量的图像,图像标签的错误和缺失比较常见,图像分类研究很有必要.CNN池化能够提取到输入矩阵的重要特征,降低数据的维度.进化策略是模仿生物"优胜劣汰"进化方式的一种启发式算法,能快速找到问题的解.本文基于CNN池化提取一组有正确标签的图像的特征,搭建层数为3的神经网络,进化策略优化初始权重,通过训练集训练分类模型,通过测试集来验证模型的优劣,并使最终的模型实现对未知类别图像的高效分类.实例验证阶段收集10类100张犬类图片,按照各研发步骤进行实验,算法结果验证了进化策略优化权重的必要及神经网络模型的高效.
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吴雪;
于晓谦
- 《CTATEE’2011--2011年全国电工理论与新技术学术年会》
| 2011年
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摘要:
提出了一种用于多用户OFDM系统的资源分配算法(ESFC),能以低复杂度完成用户间的子载波、比特及功率分配,达到快速优化系统发射功率的目的。算法同时考虑到动态业务的实时性和用户间的公平竞争性,将系统资源分配问题转化为数学模型的多约束优化求解问题。资源分配过程分为两个步骤,包括基于进化策略进行子载波分配和使用注水算法进行比特及功率分配。仿真结果表明,该算法与现有算法相比能有效降低复杂度,在优化OFDM系统性能的同时兼顾了实时性需求,明显减少了运算量,能快速收敛到优化解。
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- 中国科学院上海光学精密机械研究所
- 公开公告日期:2022.06.28
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摘要:
基于快速协方差矩阵自适应进化策略(Fast Covariance Matrix Adaptation EvolutionStrategy,Fast CMA‑ES)的曲线型逆向光刻(Inverse Lithography,IL)方法。所述方法采用像素表征掩模图形,每个像素代表该位置的掩模透过率。以不同曝光剂量偏差和离焦量条件下光刻胶图形与目标图形之间的图形误差的加权叠加作为评价函数,采用快速协方差矩阵自适应进化策略优化掩模图形。本方法将表征解空间分布的协方差矩阵近似为仅由两个演化路径构成的简单模型的集合,借助协方差矩阵的低秩近似来学习主要的解搜索方向和变量相关性,自适应地调整搜索步长,提高了收敛效率及寻优能力,有效提高了光刻成像质量及工艺鲁棒性。
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- 中国科学院上海光学精密机械研究所
- 公开公告日期:2021-10-29
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摘要:
基于快速协方差矩阵自适应进化策略(Fast Covariance Matrix Adaptation EvolutionStrategy,Fast CMA‑ES)的曲线型逆向光刻(Inverse Lithography,IL)方法。所述方法采用像素表征掩模图形,每个像素代表该位置的掩模透过率。以不同曝光剂量偏差和离焦量条件下光刻胶图形与目标图形之间的图形误差的加权叠加作为评价函数,采用快速协方差矩阵自适应进化策略优化掩模图形。本方法将表征解空间分布的协方差矩阵近似为仅由两个演化路径构成的简单模型的集合,借助协方差矩阵的低秩近似来学习主要的解搜索方向和变量相关性,自适应地调整搜索步长,提高了收敛效率及寻优能力,有效提高了光刻成像质量及工艺鲁棒性。