交互式遗传算法IGA求解隐式目标优化,存在用户评价不确定性和用户疲劳问题,为此提出考虑评价偏差的交互式遗传算法DE-IGA.算法DE-IGA根据用户认知规律,设计用户评价适应值修正模型,修正力度随不确定性由大到小;根据基因相似度,由上一代最优个体的基因特征选择下一代的用户评价个体;依据基因相似性将种群划分为粒,对粒内未评价个体的适应值估算并调整;将所提出的DE-IGA算法应用于不等面积布局问题UA-FLP.实验结果表明,算法能够有效提高用户评价准确性,提高收敛性,减少运行时间,降低用户疲劳.
交互式遗传算法 评价偏差 不等面积布局问题