【摘要】：智能學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,混合智能學(xué)習(xí)是目前研究的熱點(diǎn),倍受人們的關(guān)注。目前這方面的研究已經(jīng)取得了很多成果并得到了廣泛應(yīng)用。對于復(fù)雜系統(tǒng),已經(jīng)推廣到應(yīng)用三種智能技術(shù)或更多混合來進(jìn)行求解。此外,集成學(xué)習(xí)這一新提出的學(xué)習(xí)思想,由于學(xué)習(xí)應(yīng)用效果明顯,引起了國內(nèi)外廣大學(xué)者的興趣。本文正是圍繞這兩種學(xué)習(xí)思想進(jìn)行了一系列的研究。 本文基于混合學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)的思想,將兩種學(xué)習(xí)理論應(yīng)用于遺傳算法,分別來解決組合優(yōu)化問題、遺傳算法參數(shù)選擇問題;基于遺傳算法對集成學(xué)習(xí)權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化。 本文的主要工作包括: ⑴ 受混合學(xué)習(xí)的思想啟發(fā),提出了基于單親遺傳算法和模擬退火的混合優(yōu)化算法。針對單親遺傳算法解決序號編碼問題提出了一種新的編碼方案,大大避免了不可行解的出現(xiàn),縮小了搜索空間;同時在單親遺傳算法中加入了模擬退火思想,增強(qiáng)了遺傳算法的局部搜索能力,解決遺傳算法群體退化的問題;最后,對于一個物流運(yùn)輸過程中的車輛路徑問題進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該算法的有效性。 ⑵ 針對遺傳算法參數(shù)難于選擇的問題,我們將集成學(xué)習(xí)思想應(yīng)用于求解遺傳算法的參數(shù)選擇問題。本文主要是將不同的交叉概率、變異概率組合,形成不同的遺傳算法,最后將單個算法的預(yù)測準(zhǔn)確度作為學(xué)習(xí)權(quán)重來進(jìn)行集成。最后,在UCI數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。特別地通過對帶噪聲數(shù)據(jù)的模擬分類實(shí)驗(yàn)說明了遺傳算法在分類問題中的高預(yù)測準(zhǔn)確度;并給出了一個度量算法差異性的概率指標(biāo),通過該指標(biāo)的分析,可以得出單個遺傳算法之間差異性很小等特征。 ⑶ 對于集成學(xué)習(xí)的代表性算法Boosting、Bagging進(jìn)行了研究,并通過將兩種算法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。同時,為了進(jìn)一步提高集成學(xué)習(xí)的性能,我們在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成學(xué)習(xí)中引入了基于遺傳算法的權(quán)重優(yōu)化混合方法,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成學(xué)習(xí)的權(quán)重進(jìn)行進(jìn)化調(diào)整,以提高集成學(xué)習(xí)的預(yù)測精度。最后在UCI數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2003
【分類號】：G420

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本文編號：2723147