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以多人博弈效用函数为演化指导函数的演化算法被引量：1: 2006年; 研究一种基于多人纯策略非合作博弈的演化优化算法,可用于一类组合优化问题的求解,该算法的演化过程可建模为一个马尔科夫链模型,它将组合优化问题映射为多人非合作博弈,通过博弈主体的理性行为对问题的解进行优化,给出定义良好并可供扩展的算法框架,明确算法的要素所必须满足的3个约束:有限性约束、弱一致性约束和收敛性约束,并应用于若干典型NP-Hard的组合优化问题的求解。理论和实验结果表明,与一些传统优化算法相比,本算法在实际应用中具有良好的问题求解能力。; 徐敏张四海王煦法; 关键词：组合优化问题

多目标0/1背包问题MOEA求解中的修复策略被引量：2: 2009年; 多目标进化算法在求解多目标0/1背包问题时常使用修复策略来满足容量约束.文中更全面地考虑物品对各个背包的不同影响,提出两种加权修复策略,分别基于背包容量和容量约束违反程度,并应用于经典算法SPEA2中.在9个标准MOKP测试实例上的实验结果表明,采用该修复策略的SPEA2算法能更有效地收敛到Pareto最优前沿.; 黄林峰罗文坚王煦法

n人随机重复博弈下的策略选择研究被引量：3: 2006年; 扩展了重复博弈下的策略选择研究.针对由于技术进步导致的新形式博弈,提出了n人随机重复博弈概念(-nperson stochastic iterated prisoner dilemma,NSIPD).针对NSIPD,设计了一种博弈策略的计算机竞赛,并研究了策略选择问题.采用随机匹配选择两个局中人进行囚徒困境博弈,且每人的策略历史可被所有人知道.详细介绍了该竞赛的设计思想和具体实验,实验结果表明在此博弈环境下TIT-FOR-TAT(TFT)和背叛策略都不是最优策略,最优策略与博弈代数以及局中人策略分布密切相关.; 张四海徐敏王煦法; 关键词：囚徒困境重复博弈

锦标赛选择交互式遗传算法及其应用被引量：5: 2009年; 基于两个体比较的交互式遗传算法(Interactive Genetic Algorithm based on paired comparison,PC-IGA)允许用户在每次评估过程中比较两个个体并从中选择一个优胜者,以代替传统的用户评分方式,从而减轻用户的精神压力.但是,PC-IGA中用户比较次数太多,加重了用户的生理疲劳.为此,本文提出一种新的用户评估方式——锦标赛选择,并给出锦标赛选择交互式遗传算法(Interactive Genetic Algorithm Based on Tournament Selection,TS-IGA)的关键技术和实现步骤.将该算法应用于服装色彩优化系统,研究了种群规模和子种群规模的选择对算法性能的影响.最后,将该算法与PC-IGA进行对比实验,结果表明本文提出的算法在选择合适的子种群规模的情况下,能有效减少用户的比较次数和算法收敛时间,从而减轻用户疲劳.; 尤海峰王煦法; 关键词：交互式遗传算法锦标赛选择

一种用于基因5’exons预测的新方法: 2007年; 基因预测是生物信息学领域中的一个重要研究方向。本文在研究了基因局部特征的基础上,针对现有遗传算法在预测基因5’exons方面的不足,从生物免疫机制出发,构建了一种用于基因5’exons预测的免疫遗传算法。该算法利用T细胞发育过程中强大的多样性维持机制来设计算法的选择机制,提高算法的求解性能。实验结果表明该算法提高了基因预测的精度,提供了一种可能的研究基因预测方案。; 童庆郑浩然宁岩王煦法; 关键词：基因预测遗传算法 T细胞生物信息学

可求解多目标优化问题的演化博弈优化算法被引量：3: 2007年; 借鉴演化博弈的思想和选择机制,提出了一种新的基于演化博弈的优化算法(EGOA)用于多目标问题的求解.算法框架具备对该类问题的通用性.为了对算法性能进行评估,采用了一组多目标优化问题(MOPs)的测试函数进行实验.实验结果表明,使用本算法搜索得到的演化稳定策略集合能够很好地逼近多目标优化问题的帕累托前沿,与一些经典的演化算法相比具有良好的问题求解能力.; 徐敏张敏王煦法; 关键词：多目标优化问题演化博弈理论复制者动态演化算法

一种基于博弈的任意时间演化优化算法被引量：1: 2007年; 提出了一种基于多人博弈的演化优化方法(EAMG),用于解决旅行商问题(TSP).将TSP看作n个人(n个城市)之间的非合作博弈,通过主体的理性行为来对问题的解进行优化.详细介绍了该算法的设计思想和具体实验,从理论上分析了算法的性能和时间复杂度.为了体现一定的多样性,在EAMG的基础上进一步提出了多群体EAMG算法,并将两种算法的实验结果与已有的优化算法相比较.实验结果表明,EAMG和MEAMG在实际应用中具有很强的问题求解能力.; 徐敏张四海王煦法; 关键词：博弈论纳什均衡 TSP

高维多目标进化算法中的密度评估策略研究被引量：4: 2011年; 多目标进化算法中常引入密度评估策略来使算法获得更好的分布性和收敛性.但对于高维多目标问题,现有的密度评估策略却难于达到这一目的.为此更全面地考虑目标空间上各子目标的影响,提出了四种新的密度评估策略,并将其应用到经典多目标进化算法SPEA2中.在4～9个目标的多目标背包问题上的实验结果表明,采用新的密度评估策略的SPEA2算法能更有效地收敛到Pareto前沿.; 黄林峰罗文坚王煦法; 关键词：多目标优化多目标0/1背包问题多目标进化算法

一种多用户交互式遗传算法及其在群体设计中的应用被引量：2: 2010年; 一般的交互式遗传算法只支持单用户评估,得到的结果只能反应单个用户的偏好,而交互式遗传算法设计的产品需要满足尽可能多的用户的需求.为此,提出一种适合于群体设计的多用户交互式遗传算法.给出了算法的三个主要模块——种群初始化模块、单种群模块和多种群模块的详细设计.最后,将该算法和一般的单用户交互式遗传算法分别应用于服装设计系统进行对比实验,验证了该算法在群体设计中的有效性.; 尤海峰王喜玮徐翔王煦法; 关键词：交互式遗传算法多用户服装设计系统

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海外青年学者合作研究基金(60428202)