基于灰支持向量回归机预测适应值的交互式集合进化方法技术

本发明专利技术公布了一种基于灰支持向量回归机预测适应值的交互式集合进化计算方法，其具体步骤如下：进化开始前，系统为用户提供设计环境，随机生成初始进化种群；通过交互界面，人对Nc个体进行数值评价；系统根据个体相似度对种群聚类，估计聚类内非用户评价个体适应值，并采用灰支持向量回归机预测适应值；根据多样性、分布性个不确定性测度对集合进化个体进行Pareto占优排序，并对集合进化个体采用自适应交叉和变异操作，生成同等规模临时种群；将父代种群和临时种群合并，挑选前N个个体作为子代种群；最后，对子代种群等间距划分为Nc个单元，从每个单元中随机选取1个个体，共将Nc个个体推荐给用户。

【技术实现步骤摘要】
基于灰支持向量回归机预测适应值的交互式集合进化方法
本专利技术属于智能计算领域，特别是涉及一种基于灰支持向量回归机预测适应值的交互式集合进化优化方法，并用于颜色匹配方案的选型。
技术介绍
20世纪90年代提出的基于启发式学习的交互式进化计算应用于求解隐式指标优化问题需要解决2个基本问题：(1)如何有效提取隐式知识；(2)如何高质量求解隐式性能指标。对于第1个问题，主要有2种研究策略：一是在边交互边进化方式下，通过人-机交互接口直接提取隐式知识。这主要集中于适应值赋值方式的研究，如2014年出版的期刊《自动化学报》第2期“基于区间适应值交互式遗传算法的加权多输出高斯过程代理模型”采用区间数等不确定数表达适应值，反映用户的偏好特性；2017年出版的期刊《电子学报》第12期“基于熵极大化准则的非用户赋适应值交互式遗传算法”和2016年出版的期刊《AppliedIntelligence》第3期“Predictinguser’spreferencesusingneuralnetworksandpsychologymodels”结合用户浏览行为表达个性化需求，弥补数值类型适应值偏好知识表达的不足本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于灰支持向量回归机预测适应值的交互式集合进化方法，其特征是：采用大规模种群扩大搜索空间，以有限个用户评价个体为聚类中心进行种群聚类；然后，对聚类内非聚类中心个体按融合个人浏览行为的个体相似性估计适应值，并采用灰色支持向量回归模型进一步预测个体适应值，构成集合进化个体；最后，采用集合进化策略和自适应交叉变异操作，实现集合进化；(1)灰支持向量机适应值预测对于新输入的个体适应值f1'(xnew(t))的灰支持向量机预测值为：

【技术特征摘要】
1.一种基于灰支持向量回归机预测适应值的交互式集合进化方法，其特征是：采用大规模种群扩大搜索空间，以有限个用户评价个体为聚类中心进行种群聚类；然后，对聚类内非聚类中心个体按融合个人浏览行为的个体相似性估计适应值，并采用灰色支持向量回归模型进一步预测个体适应值，构成集合进化个体；最后，采用集合进化策略和自适应交叉变异操作，实现集合进化；(1)灰支持向量机适应值预测对于新输入的个体适应值f1'(xnew(t))的灰支持向量机预测值为：(2)集合进化策略多样性测度：分布性测度：不确定性...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭广颂，文振华，侯军兴，蒋志强，贾爱芹，
申请(专利权)人：郑州航空工业管理学院，
类型：发明
国别省市：河南,41