7、反向学习实现方法

反向学习(Opposition-based Learning)是机器学习中的一个概念,其灵感来源于现实世界中事物之间的相对关系,例如:阴与阳、冷与热、干与湿等。该方法于2005年首次提出,在之后的十余年中被广泛研究,大量经典算法(例如:强化学习、启发式算法、人工神经网络等)借助该方法来提高性能。下面以启发式算法中(例如:GA),生成自然数编码初始种群的反向种群为例,介绍反向学习的实现方法。

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4、与 Matlab 交互调用

众所周知 Matlab 软件具有强大的数值分析、优化计算、绘图等功能,同时由于其在工程和研究领域强大的市场占有率,基于该软件建立的优化算法工具箱,更是种类繁多、方便、易用。因此,在一些仿真优化问题中,可以借助 Matlab 进行相应的数据统计分析,以及优化运算。下面介绍,如何实现 Plant Simulation 与 Matlab 交互调用。 继续阅读