程序员经验分享-hwhale

进化计算中基于分类的预处理代理模型

2023-05-16

在这里插入图片描述
问题提出

代理模型的构造较复杂，作者希望构造一个更为简单的廉价（cheap）的代理模型来评估子集的质量。

因此作者提出了一个叫做CPS（classification based preselection）算法。

预选择（preselection）

在进化算法中，预选择是一种分类问题。准确地说，是将子代解作为外部数据集进行二分类，分为promising和unpromissing的解。

CPS的主要步骤

① 根据父代解更新外部种群，给外部种群加上标签
②构造基于KNN的预分类器
③根据构造的分类器，预测子代候选解标签（代理模型的核心）
④根据预测标签选择子代解

数据准备 （Data Preparation）
在这里插入图片描述
初始化：算法一开始先建立一个外部种群，置空。外部种群随着迭代而更新（同时外部种群可以当做archive，最终的大小 小于5*N）

迭代过程：真实评价当前父代每个每个个体，加入外部种群。对外部种群非支配排序。P+包含了外部种群前一半大小的作为非支配解 ，标记为+1。P-包含了外部种群后一半大小的作为被支配解，标记为-1。

分类模型 （Classification Model）
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
K是一个KNN的K，为一个奇数。Xi是第k近的特征向量，C是外部种群特征向量标签。

当新产生一个子代解时，我们，可以在不做真实评价时，利用这种分类模型给子代解打上标签。

子代选择（ Offspring Selection）

每一个父代解将会生成M个子代解，在这M个子代解中，只评价其中的一部分，将会大大降低计算消耗。

在这里插入图片描述

策略嵌入算法流程图

在这里插入图片描述

实验结果（IGD评价）
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
参考文献：Zhang J, Zhou A, Tang K, et al. Preselection via classification: A case study on evolutionary multiobjective optimization[J]. Information Sciences, 2018, 465: 388-403.
更多内容访问omegaxyz.com
网站所有代码采用Apache 2.0授权
网站文章采用知识共享许可协议BY-NC-SA4.0授权
© 2018 • OmegaXYZ-版权所有 转载请注明出处

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

进化计算中基于分类的预处理代理模型

进化计算中基于分类的预处理代理模型 的相关文章

  • 英文字母信息熵与冗余度计算Python实现

    26个英文字母在平均出现时的信息熵是4 7BIT 而去掉冗余度后的英文字母的信息熵是4 03BIT 公式 H 信息熵 61 Pi log2 Pi Pi 为每个字母在信息中出现的概率 计算公式并不复杂 取以2为底的对数的道理也很简单 因为如果

  • C++静态成员详解

    静态成员是解决同一个类的不同对象之间数据和函数共享问题的 实例属性 xff1a 一个类的所有对象具有相同的属性 xff0c 属性值可以不同 类属性 xff1a 描述类的所有对象共同特征 xff0c 对于任何对象其属性值相同 静态数据成员 用

  • 混淆矩阵简介与Python实现

    什么是混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表 xff0c 以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总 这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆 xff08 也就是一个

  • JAVA CPU占用过高问题排查

    1 查找进程 top查看进程占用资源情况 明显看出java的两个进程22714 xff0c 12406占用过高cpu 2 查找线程 使用top H p lt pid gt 查看线程占用情况 3 查找java的堆栈信息 将线程id转换成十六进

  • 【译】Python3.8官方Logging文档（完整版）

    注 xff1a 文章很长 xff0c 约一万字左右 xff0c 可以先收藏慢慢看哟 01 基础部分 日志是用来的记录程序运行事件的工具 当程序员可以通过添加日志打印的代码来记录程序运行过程中发生的某些事件时 这些事件包含了诸如变量数据在内的

  • C语言银行家算法

    算法简介 银行家算法 xff08 Banker s Algorithm xff09 是一个避免死锁 xff08 Deadlock xff09 的著名算法 xff0c 是由艾兹格 迪杰斯特拉在1965年为T H E系统设计的一种避免死锁产生的

  • 操作系统动态优先级调度算法C语言实现

    动态优先级算法 动态优先数是指在进程创建时先确定一个初始优先数 xff0c 以后在进程运行中随着进程特性的改变不断修改优先数 xff0c 这样 xff0c 由于开始优先数很低而得不到CPU的进程 xff0c 就能因为等待时间的增长而优先数变

  • 软件工程-软件小组的组织形式

    为什么要形成软件小组 大多数软件产品由一个软件专业人员不可能在有限时间内单独完成 因而 xff0c 产品必须分配给一组专业人员 xff0c 形成一个小组 在具体说软件小组的组织形式之前先介绍一下布鲁克斯法则 布鲁克斯法则 布鲁克斯是上世纪6

  • 差分分组的合作协同进化的大规模优化算法详解

    合作协同进化已经引入协同进化算法 xff0c 目的是通过分而治之的范式解决日益复杂的优化问题 理论上 xff0c 协同改 变子成分的想法是十分适合解决大规模优化问题的 然而在实践中 xff0c 没有关于问题的先验知识 xff0c 问题应如何

  • 软件工程内聚详解

    简介 内聚标志一个模块内各个元素彼此结合的紧密程度 xff0c 它是信息隐蔽和局部化概念的自然扩展 内聚是从功能角度来度量模块内的联系 xff0c 一个好的内聚模块应当恰好做一件事 它描述的是模块内的功能联系 内聚和耦合是密切相关的 xff

  • Python使用matplotlib画动态图

    机器学习需要使用python实现相应的算法 xff0c 因此学习了Matplotlib中的画图 更多内容访问omegaxyz com 当然为了能显示机器学习中每次迭代的效果与收敛速度 xff0c 需要画出动态图形 下面给出两个例子 xff0

  • JavaScript模拟终端输出

    利用JavaScript 43 CSS能够模拟出终端输入画面 xff08 类似于Linux终端画面 xff09 当然更好的代码也可以模拟出黑客帝国那样的输出画面 CSS设置 xff1a height auto表示随着输出字数的增加 xff0

  • 机器学习分类与回归

    分类 xff0c 即classification xff1a a process in which you put something into the group or class it belongs to xff0c 这是指将某物放入

  • 边缘计算与嵌入式系统

    文章目录 边缘计算简介 边缘计算的起源 嵌入式系统与边缘计算 3 1 嵌入式系统概述 3 2 嵌入式系统的发展历史 3 3 嵌入式系统应用到边缘计算 3 4 嵌入式硬件的要求 3 5 边缘计算环境下嵌入式系统与人工智能 观点与看法 4 1

  • QQ聊天记录多角度分析Python实现

    简介 有时候我们想看看自己跟另一个人的时长 频率 时间等或者是聊天过程中谁更在乎谁多一点 xff0c 谁是话痨 xff0c 聊天性格怎么样 xff0c 这时就需要一个聊天记录分析的程序 下面的Python代码能够统计聊天记录中的时间 消息次

  • VUE axios 加载中提示封装

    import axios from 39 axios 39 引入axios以及element ui中的loading和message组件 import MessageBox Indicator from 39 mint ui 39 超时时间

  • 百度文库下载器Python实现

    简介 以前可以用学校的企业账户下载文档 xff0c 后来百度文库改版 xff0c 需要买下载券或者会员 因此需要一个百度文库下载器 之前有冰点文库下载器但是后来不好使了 下面给出利用Python写的百度文库下载器 此下载器可以下载doc类型

  • 特征离散化概述

    定义 连续特征离散化是采取各种方法将连续的区间划分为小的区间 xff0c 并将这连续的小区间与离散值关联起来 连续特征离散化的本质是 xff1a 决定选择多少个分割点和确定分割点的位置 背景 连续数据经常采用离散化处理之后再放入模型 离散化

  • 汇编语言辗转相除法求最大公约数

    辗转相除法 xff0c 又名欧几里德算法 xff08 Euclidean algorithm xff09 xff0c 是求最大公约数的一种方法 它的具体做法是 xff1a 用较小数除较大数 xff0c 再用出现的余数 xff08 第一余数

随机推荐

  • JavaScript入门

    什么是JavaScript JavaScript xff0c 也称ECMAScript xff0c 是一种基于对象和事件驱动并具有相对安全性并广泛用于客户端网页开发的脚本语言 xff0c 同时也是一种广泛用于客户端Web开发的脚本语言 Ja

  • 基于互信息的特征选择算法MATLAB实现

    在概率论和信息论中 xff0c 两个随机变量的互信息 xff08 Mutual Information xff0c 简称MI xff09 或转移信息 xff08 transinformation xff09 是变量间相互依赖性的量度 不同于

  • 海明码汇编语言实现

    海明码简介 海明码其性能是检测一位错 xff0c 是在奇偶校验码的思想上发展起来的 xff0c 它在K位数据位中加入r个校验位 xff0c 形成一个K 43 r位的新码字 xff0c 并且将数据的每个二进制位分配到几个不同的奇偶校验组中 这

  • Linux通过Shell进行数学运算

    在Bash shell环境中 xff0c 可以利用let 和 来执行基本的算术操作 而高级的算术操作可以使用expr和bc这两个工具 let let操作 xff1a let命令可以直接执行基本的算术操作 xff0c 当使用let时 xff0

  • HTML常用标签

    简介 文本标记语言 xff0c 即HTML xff08 Hypertext Markup Language xff09 xff0c 是用于描述网页文档的一种标记语言 HTML之所以称为超文本标记语言 xff0c 是因为文本中包含了所谓 超级

  • HTML5与HTML4区别

    什么是html5呢 xff1f html5最先由WHATWG Web 超文本应用技术工作组 命名的一种超文本标记语言 xff0c 随后和W3C的xhtml2 0 标准 相结合 xff0c 产生现在最新一代的超文本标记语言 可以简单点理解成

  • 列向量互信息计算通用MATLAB代码

    互信息的定义 正式地 xff0c 两个离散随机变量 X 和 Y 的互信息可以定义为 xff1a 其中 p x y 是 X 和 Y 的联合概率分布函数 xff0c 而p x 和p y 分别是 X 和 Y 的边缘概率分布函数 其中 p x y

  • 面向初学者的 Python IDE：Thonny，你值得一试

    Thonny xff0c 这个号称为初学者打造的 IDE 体验怎么样 xff1f 简介 Python 的初学者面对的第一个勉强称得上是 IDE 的肯定是自带的 IDLE 了 我还专门写了一篇文章分析过 xff0c 但是这个工具实在有点古老

  • Python3 OpenCV

    OpenCV是一个基于BSD许可 xff08 开源 xff09 发行的跨平台计算机视觉库 xff0c 可以运行在Linux Windows Android和Mac OS操作系统上 它轻量级而且高效 由一系列 C 函数和少量 C 43 43

  • 基于非支配排序的多目标PSO算法

    这一篇是Xue Bing在一区cybernetics发的论文 xff0c 里面提出了两个多目标PSO特征选择算法 xff0c 一个是NSPSO另一个是CMDPSO 其中NSPSO是参考了NSGA2的框架和思想 下面具体说说NSPSO 非支配

  • kmeans聚类选择最优K值python实现

    Kmeans算法中K值的确定是很重要的 下面利用python中sklearn模块进行数据聚类的K值选择 数据集自制数据集 xff0c 格式如下 xff1a 手肘法 手肘法的核心指标是SSE sum of the squared errors

  • 高维（多变量）优化问题的技术与瓶颈

    现实世界中的优化问题往往具有较高的复杂度和维数 xff0c 称为LSGO问题 xff0c 即Large Scale Global Optimization 此问题在各个领域的研究工作中都引起了极大的兴趣 许多科学和工程应用程序被表述为LSG

  • 基于变长PSO的高维特征选择算法（VLPSO）概述

    原文 xff1a http www omegaxyz com 2018 09 16 vlpso 简介 原文 xff1a Variable Length particle swarm optimisation for feature sele

  • JavaWeb-MVC模式概述

    MVC设计模式 MVC模式 xff08 Model View Controller xff09 是软件工程中的一种软件架构模式 xff0c 把软件系统分为三个基本部分 xff1a 模型 xff08 Model xff09 视图 xff08

  • IntelliJ IDEA创建Java-Web项目

    eclipse和idea都能够创建Java web项目 下面介绍使用idea创建Java web项目的步骤 需要准备的东西 intellij idea xff08 包括jdk xff09 Tomcat7 0 43 可选 xff08 如果需要

  • 基于拥挤距离与变异支配的多目标PSO算法

    这一篇是Xue Bing在一区cybernetics发的论文 xff0c 里面提出了两个多目标PSO特征选择算法 xff0c 一个是NSPSO另一个是CMDPSO 其中NSPSO是参考了NSGA2的框架和思想 下面具体说说CMDPSO CM

  • Cohen-Sutherland算法概述

    思想 通过对于任一端点 x y xff0c 根据其坐标所在的区域 xff0c 赋予一个4位的二进制码 xff0c 判断图形元素是否落在裁剪窗口之内并通过求交运算找出其位于内部的部分 编码方式 注意 xff1a l为left xff0c r为

  • 人机交互的形式

    命令行交互 优点 xff1a 专家用户使用命令行能够更加快速地完成任务 较图形界面更加节约系统资源 对用户而言是开放的 xff0c 不存在图形界面中不能动态配置用户可操作选项的问题 键盘操作方式较鼠标操作更加精确 xff0c 对应用的掌控力

  • canvas 报错记录 (一)

    在执行下面代码的时候报错 var can 61 document getElementById 34 can 34 var ctx 61 can getContext ctx content cfillRect 500 500 200 20

  • 进化计算中基于分类的预处理代理模型

    问题提出 代理模型的构造较复杂 xff0c 作者希望构造一个更为简单的廉价 xff08 cheap xff09 的代理模型来评估子集的质量 因此作者提出了一个叫做CPS xff08 classification based preselec

热门标签