交互式Multi-Agent遗传算法.pdf

第20卷第3期 模式识别与人工智能 V01．20No．3 2007年6月 PR＆AI Jun 2007 * 交互式Multi—Agent遗传算法 黄永青1’2 郝国生1 梁昌勇2 杨善林2 1(徐州师范大学计算机科学与技术学院徐州221011) 2(合肥工业大学计算机网络系统研究所合肥230009) 摘 要提出一种新的交互式Multi—Agent遗传算法．该算法使固定在网格上的相邻智能体之间进行交叉、变异、 死亡与再生操作和最优智能体本身进行自学习，来提高智能体的能量，从而使得算法获得较强的全局收敛能力和 局部有哪些信誉好的足球投注网站能力．用户在每代进化中，只需选择感兴趣的个体，而不用评价每个个体的适应值，使得用户的评价操作 变得简单易行．函数优化和服装设计的仿真实验表明算法能以较快的进化速度收敛，并使用户总评价次数减少，从 而有效缓解用户的疲劳． 关键词 多智能体，交互式遗传算法，用户疲劳，服装设计 中图法分类号TPl81 Interactive Genetic Multi—AgentAlgorithm HUANG Shan—Lin2 Yong—Qin912，HAOGuo—Shen91，LIANGChang—Yon92，YANG 1(School Scienceand Normal 221011) ofComputer Technology，XuzhouUniversity，Xuzhou 2(Institute Network 230009) ofComputer Systems，HefeiUniversityofTechnology，Hefei ABSTRACT Ainteractive fixedona multi—agentgeneticalgorithm(IMAGA)isproposed．Everyagent inIMAGA withtheir the onecarriesoutself— lattice—point interoperatesneighbors，andoptimal toincreasethe encetheabilitiesof andlocalsearchofthe learning energy．H globalconvergence are needtoselecttheinterestedindividuals algorithmimproved．Ineverygeneration，usersonly insteadof individual，whichtheusers’evaluation．Thesimulationsof evaluatingevery simplifies function andfashion showthatthe with optimization design proposedalgorithmh