结合支撑向量机的混合遗传算法

作     者：张泽麟 徐金玉 ZHANG Ze-lin;XU Jin-yu

作者机构：四川师范大学成都学院数理教研室四川611745 四川师范大学成都学院通信工程系四川611745 

基　　金：四川师范大学成都学院科研项目基金(No.Sc0013) 

出 版 物：《现代计算机（中旬刊）》 (Modern Computer)

年 卷 期：2013年第9期

页      码：3-6,11页

摘      要：提出一种结合支撑向量机的混合遗传算法S-GA,该算法基于支撑向量机训练获得较准确的个体适应度判别器,利用适应度判别器降低算法运算量,保持进化种群的多样性并控制进化向更优方向进行。S-GA和标准GA相比,具有收敛速度快,搜索最优解效率高的优势。利用GA和S-GA算法对非规则墙体上光伏阵列设计问题进行仿真实验,发现该算法收敛速度相比GA提高3倍,搜索得到的最优解对应的适应度增大约10%。

主 题 词：支撑向量机 遗传算法 机器学习 个体适应度 光伏阵列 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-1423.2013.09.001

馆 藏 号：203288862...