典型文献
基于迁移学习的双层单目标优化算法
文献摘要：
提出一种基于迁移学习的双层优化算法(BLOA-TF)来求解双层单目标优化问题(BLSOPs),该算法融合了机器学习领域的迁移学习思想.首先,通过聚类算法挑选出有代表的个体进行下层优化,将获得的下层优化信息使用归档集记录;然后,将归档集记录的下层优化信息迁移给其他相近未经下层优化的个体,以此加速整个优化过程,并有效减少计算开销;最后,将所提出的算法与通常基于嵌套的双层优化算法在12个标准测试问题上进行比较,实验结果证明了所提算法用于处理双层单目标优化问题的有效性.
文献关键词：
双层优化;迁移学习;进化算法;约束优化;聚类
中图分类号：
作者姓名：
杨宁;刘海林
作者机构：
广东工业大学自动化学院,广东 广州510520;广东工业大学数学与统计学院,广东 广州510520
文献出处：
引用格式：
[1]杨宁;刘海林-.基于迁移学习的双层单目标优化算法)[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2022(05):143-148
A类：
BLOA,BLSOPs
B类：
迁移学习,单目标优化,双层优化算法,TF,目标优化问题,算法融合,学习领域,学习思想,聚类算法,挑选出,信息使用,归档,信息迁移,少计,计算开销,嵌套,试问,进化算法,约束优化
AB值：
0.319442
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