模式识别与人工智能
2025年4月3日 星期四   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2007, Vol. 20 Issue (3): 308-312    DOI:
论文与报告 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
交互式MultiAgent遗传算法*
黄永青1,2,郝国生1,梁昌勇2,杨善林2
1.徐州师范大学 计算机科学与技术学院 徐州 221011
2.合肥工业大学 计算机网络系统研究所 合肥 230009
Interactive MultiAgent Genetic Algorithm
HUANG YongQing1,2, HAO GuoSheng1 , LIANG ChangYong2, YANG ShanLin2
1. School of Computer Science and Technology, Xuzhou Normal University, Xuzhou 221011
2. Institute of Computer Network Systems, Hefei University of Technology, Hefei 230009

全文: PDF (663 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出一种新的交互式MultiAgent遗传算法.该算法使固定在网格上的相邻智能体之间进行交叉、变异、死亡与再生操作和最优智能体本身进行自学习,来提高智能体的能量,从而使得算法获得较强的全局收敛能力和局部搜索能力.用户在每代进化中,只需选择感兴趣的个体,而不用评价每个个体的适应值,使得用户的评价操作变得简单易行.函数优化和服装设计的仿真实验表明算法能以较快的进化速度收敛,并使用户总评价次数减少,从而有效缓解用户的疲劳.
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
黄永青
郝国生
梁昌勇
杨善林
关键词 多智能体交互式遗传算法用户疲劳服装设计    
Abstract:A interactive multiagent genetic algorithm (IMAGA) is proposed. Every agent fixed on a latticepoint in IMAGA interoperates with their neighbors, and the optimal one carries out selflearning to increase the energy. Hence the abilities of global convergence and local search of the algorithm are improved. In every generation, users only need to select the interested individuals instead of evaluating every individual, which simplifies the users' evaluation. The simulations of function optimization and fashion design shows that the proposed algorithm with higher convergence velocity reduces the total times of users' evaluation so as to alleviate user fatigue.
Key wordsMultiAgent    Interactive Genetic Algorithm    User Fatigue    Fashion Design   
收稿日期: 2005-06-14     
ZTFLH: TP181  
基金资助:国家自然科学基金(No.70471046)、高等学校博士学科点专项科研基金(No.20050359006,20040359004)资助项目
作者简介: 黄永青,男,1974年生,博士,主要研究方向为进化计算、决策分析.Email:yongqinghuangbs@sina.com.郝国生,男,1972年生,博士研究生,主要研究方向为进化计算、并行计算.梁昌勇,男,1965年生,教授,博士生导师,主要研究方向为人工智能、决策分析等.杨善林,男,1948年生,教授,博士生导师,主要研究方向为人工智能、现代管理理论等.
引用本文:   
黄永青,郝国生,梁昌勇,杨善林. 交互式MultiAgent遗传算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(3): 308-312. HUANG YongQing , HAO GuoSheng , LIANG ChangYong , YANG ShanLin. Interactive MultiAgent Genetic Algorithm. , 2007, 20(3): 308-312.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2007/V20/I3/308
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn