[发明专利]一种提高遗传算法的时间效率的方法及装置、用户设备在审
| 申请号： | 201611137670.3 | 申请日： | 2016-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN106779077A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 贝振东;喻之斌;曾经纬;须成忠;张慧玲 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06N3/12 | 分类号： | G06N3/12 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙)44316 | 代理人： | 赵勍毅 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种提高遗传算法的时间效率的方法及装置、用户设备，该方法包括通过获取第一种群的适应度矩阵及适应度平均值，再将第一种群进入遗传算法迭代搜索过程，具体先将第一种群通过遗传算法计算产生第二种群，再将第二种群通过机器学习回归模型进行适应度预测及遗传算法进行计算，直至产生第三种群，其中，第三种群中所有个体的适应度都大于所述适应度平均值，再判断第三种群是否为最优解，如果不是最优解，则视第三种群为新的第一种群获取其适应度矩阵及适应度平均值进入下一个遗传算法的迭代搜索过程，直至得到最优解。本发明实施例能够有效节约时间成本，提高搜索算法的时间效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提高 遗传 算法 时间 效率 方法 装置 用户 设备 | ||
【主权项】：
一种提高遗传算法的时间效率的方法，其特征在于，包括：获取第一种群和第一种群的适应度矩阵及适应度平均值，并进入遗传算法的迭代搜索过程；将第一种群通过遗传算法计算产生第二种群；将第二种群通过机器学习回归模型进行适应度预测及遗传算法进行计算，直至产生第三种群，其中，第三种群中所有个体的适应度都大于所述适应度平均值；所述机器学习回归模型是根据初始种群的适应度矩阵选取的机器学习算法构建的，用于对种群的适应度预测；判断第三种群是否为最优解，如果不是最优解，则视第三种群为新的第一种群获取其适应度矩阵及适应度平均值进入下一个遗传算法的迭代搜索过程，直至得到最优解。
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