软件学报

作者：徐怡，邱紫恒

单位：徐怡，安徽大学 计算机科学与技术学院, 安徽 合肥 230601;计算智能与信号处理教育部重点实验室 (安徽大学), 安徽 合肥 23060111,邱紫恒，安徽大学 计算机科学与技术学院, 安徽 合肥 23060102

关键词：粒计算;划分序乘积空间;遗传算法;问题求解层

基金：国家自然科学基金(62076002)；安徽省自然科学基金(2008085MF194)

划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型, 可以从多个视角和多个层次对问题进行描述和求解. 其解空间是由多个问题求解层组成的格结构, 其中每个问题求解层由多个单层次视角构成. 如何在划分序乘积空间中选择问题求解层是一个NP难问题. 为此, 提出一种两阶段自适应遗传算法TSAGA (two stage adaptive genetic algorithm)来寻找问题求解层. 首先, 采用实数编码对问题求解层进行编码, 然后根据问题求解层的分类精度和粒度定义适应度函数. 算法第1阶段基于经典遗传算法, 预选出一些优秀问题求解层作为第2阶段初始种群的一部分, 从而优化解空间. 算法第2阶段, 提出随当前种群进化迭代次数动态变化的自适应选择算子、自适应交叉算子以及自适应大变异算子, 从而在优化的解空间中进一步选择问题求解层. 实验结果证明了所提方法的有效性.

来源：2024年第4期

《软件学报》期刊编辑部

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