曾文静
- 作品数：3 被引量：11H指数：2
- 供职机构：中南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省高校科技创新团队支持计划湖南省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 多目标优化Pareto支配性预测及算法研究
- 基于Pareto支配性的多目标优化进化算法已经成功且广泛地应用在多目标优化领域中。该类进化算法的主要特点就是直接计算和比较两个候选解的目标函数值,确定候选解之间的Pareto支配性,评判个体的优劣程度,模拟自然界优胜劣汰...
- 曾文静
- 关键词：多目标优化最近邻分类
- 文献传递
- 用最近邻分类方法预测多目标优化d-Pareto支配性被引量：1
- 2013年
- 为进一步提高预测精度,修改候选解间原始Pareto支配性关系,提出了d-Pareto支配性最近邻预测方法。结合多目标优化的自身特点,给出了d-Pareto支配性最近邻预测框架,并论证了d-Pareto支配性预测比Pareto支配性预测具有低平均预测错误率。同时也初步研究了d-Pareto支配性预测与多目标进化算法的交互作用。对几个经典多目标优化问题进行实验,仿真结果表明d-Pareto支配性预测具有一定的可行性和有效性。
- 尹呈曾文静郭观七王先锋
- 关键词：多目标优化
- 基于等价分量交叉相似性的Pareto支配性预测被引量：8
- 2014年
- 研究用最近邻分类预测多目标优化问题Pareto支配性的相似性测度方法.在分析决策分量对各目标分量贡献率的基础上定义决策向量的等价子向量,等价子向量由贡献率相同的决策分量所组成.提出基于等价子向量的最小交叉距离加权和相似性测度方法.对每个目标分量,独立评价待测数据与N个已知样本的相似度,每个样本按其相似度值的升序赋予[0:N 1]之间的序号,按各目标上的序号之和最小准则确定最近邻样本.等价子向量最小交叉距离加权和相似性测度以及多目标最近邻搜索方法在确定决策向量相似性时,引入了决策空间到目标向量空间的映射知识,使决策变量相似性测度更真实地反映目标向量相似性.对典型多目标优化问题的Pareto支配性最近邻分类实验结果表明,提出的方法可显著地提高分类准确性.
- 郭观七尹呈曾文静李武严太山
- 关键词：多目标优化最近邻分类
