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一种结合知识挖掘的进化规划算法 总被引:2,自引:0,他引:2
进化规划是一种进化计算方法。进化规划主要使用随机化技术来实现优化过程。与其它进化算法相比,进化规划只有变异操作,而没有交叉操作,因此变异操作的有效性对进化规划算法的成功至关重要。在传统进化规划算法中,进化规划的变异操作具有完全的随机性,这虽然有利于避免局部极值,但却导致较大的计算量。在本文算法中,将知识挖掘技术引入进化规划之中。知识挖掘技术主要用于发现规则,然后利用发现的规则指导变异操作过程,提高变异操作的效率。最终加快了进化规划算法的速度,而计算效果没有明显下降。通过知识挖掘技术的引入,进化规划算法有了初步的智能特性。将本文所介绍的新算法应用于视频编码的运动估计实验中,结果表明新算法有良好的计算速度和计算精确性。 相似文献
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提出了一种新型全局运动估计算法,将进货规划算法引入全局运动估计算法中,能明显加快全局运动估计的计算量。实验结果表明,新算法有良好的计算速度和计算精确性。 相似文献
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