%0 Journal Article
%T 交互式MultiAgent遗传算法*
%A 黄永青
%A 郝国生
%A 梁昌勇
%A 杨善林
%J 模式识别与人工智能
%P 308-312
%D 2007
%X 提出一种新的交互式MultiAgent遗传算法.该算法使固定在网格上的相邻智能体之间进行交叉、变异、死亡与再生操作和最优智能体本身进行自学习，来提高智能体的能量，从而使得算法获得较强的全局收敛能力和局部搜索能力.用户在每代进化中，只需选择感兴趣的个体，而不用评价每个个体的适应值，使得用户的评价操作变得简单易行.函数优化和服装设计的仿真实验表明算法能以较快的进化速度收敛，并使用户总评价次数减少，从而有效缓解用户的疲劳.
%K 多智能体
%K 交互式遗传算法
%K 用户疲劳
%K 服装设计
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10498.shtml