思维进化计算与应用

摘要：

该文描述了不久前提出的基于思维进化的机器学习(Mnd-Evoluton-Based Machne Learnng,MEBML)的产生基础，剖析了与遗传算法(Genetc Algorthm,GA)不同的运行机制，分析了MEBML的特点。正是由于MEBML的这些新的机制和特点，MEBML的收敛比例与计算效率比GA明显提高。该文概述了MEBML研究的最新进展，包括几种不同的趋同与异化策略，MEBML收敛性证明以及应用。文中还对今后的研究方向进行了讨论。

关键词： 进化计算 遗传算法 数值优化 机器学习

作者: 孙承意 孙岩 谢克明

作者单位: 太原理工大学计算中心(太原) 太原理工大学信息工程学院(太原)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届全球智能控制与自动化大会

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 112～117

在线出版日期: 2000-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）