1.一種提高遺傳算法的時(shí)間效率的方法，其特征在于，包括：
獲取第一種群和第一種群的適應(yīng)度矩陣及適應(yīng)度平均值，并進(jìn)入遺傳算法的迭代搜索過程；
將第一種群通過遺傳算法計(jì)算產(chǎn)生第二種群；
將第二種群通過機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型進(jìn)行適應(yīng)度預(yù)測及遺傳算法進(jìn)行計(jì)算，直至產(chǎn)生第三種群，其中，第三種群中所有個(gè)體的適應(yīng)度都大于所述適應(yīng)度平均值；所述機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型是根據(jù)初始種群的適應(yīng)度矩陣選取的機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的，用于對種群的適應(yīng)度預(yù)測；
判斷第三種群是否為最優(yōu)解，如果不是最優(yōu)解，則視第三種群為新的第一種群獲取其適應(yīng)度矩陣及適應(yīng)度平均值進(jìn)入下一個(gè)遺傳算法的迭代搜索過程，直至得到最優(yōu)解。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取第一種群和第一種群的適應(yīng)度矩陣及適應(yīng)度平均值的步驟包括：
隨機(jī)產(chǎn)生初始種群作為第一種群；
根據(jù)預(yù)設(shè)的適應(yīng)度評估函數(shù)對第一種群進(jìn)行適應(yīng)度評估，并計(jì)算得到第一種群適應(yīng)度矩陣及適應(yīng)度平均值。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)設(shè)的適應(yīng)度評估函數(shù)對所述初始種群進(jìn)行適應(yīng)度評估，并計(jì)算得到初始種群適應(yīng)度矩陣及種群適應(yīng)度平均值的步驟之后還包括：
根據(jù)初始種群的適應(yīng)度矩陣構(gòu)建關(guān)于適應(yīng)度預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型，所述機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型用于對種群的適應(yīng)度預(yù)測。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)初始種群的適應(yīng)度矩陣構(gòu)建關(guān)于適應(yīng)度預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型的步驟包括：
通過五折的交叉驗(yàn)證的方法進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法的驗(yàn)證手段，從機(jī)器學(xué)習(xí)算法中選擇精度最高的機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為構(gòu)建關(guān)于適應(yīng)度值的模型的算法，構(gòu)建出關(guān)于適應(yīng)度預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4所述的方法，其特征在于，所述將第二種群通過機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型進(jìn)行適應(yīng)度預(yù)測及遺傳算法進(jìn)行計(jì)算，直至產(chǎn)生第三種群的步驟包括：
將第二種群通過機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型進(jìn)行適應(yīng)度預(yù)測，并將適應(yīng)度低于所述適應(yīng)度平均值的個(gè)體通過遺傳算法產(chǎn)生新的個(gè)體，再將新的個(gè)體通過所述機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型進(jìn)行適應(yīng)度預(yù)測，直至產(chǎn)生第三種群，其中，第三種群中所有個(gè)體的適應(yīng)度都大于所述適應(yīng)度平均值。
6.一種提高遺傳算法的時(shí)間效率的裝置，其特征在于，包括：
獲取模塊，用于獲取第一種群和第一種群的適應(yīng)度矩陣及適應(yīng)度平均值，并進(jìn)入遺傳算法的迭代搜索過程；以及獲取第三種群的適應(yīng)度矩陣及適應(yīng)度平均值，并進(jìn)入下一個(gè)遺傳算法的迭代搜索過程；
第二種群產(chǎn)生模塊，用于將第一種群通過遺傳算法計(jì)算產(chǎn)生第二種群；
第三種群產(chǎn)生模塊，用于將第二種群通過機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型進(jìn)行適應(yīng)度預(yù)測及遺傳算法進(jìn)行計(jì)算，直至產(chǎn)生第三種群，其中，第三種群中所有個(gè)體的適應(yīng)度都大于所述適應(yīng)度平均值；所述機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型是根據(jù)初始種群選取的機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的，用于對種群的適應(yīng)度預(yù)測；
判斷模塊，用于第三種群是否為最優(yōu)解。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述獲取模塊包括：
初始種群產(chǎn)生單元，用于隨機(jī)產(chǎn)生初始種群作為第一種群；
適應(yīng)度評估單元，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的適應(yīng)度評估函數(shù)對第一種群進(jìn)行適應(yīng)度評估，并計(jì)算得到第一種群適應(yīng)度矩陣及適應(yīng)度平均值。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型構(gòu)建模塊，用于根據(jù)初始種群的適應(yīng)度矩陣構(gòu)建關(guān)于適應(yīng)度預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型，所述機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型用于對種群的適應(yīng)度預(yù)測。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述第三種群產(chǎn)生模塊包括：
適應(yīng)度預(yù)測單元，用于將第二種群通過機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型進(jìn)行適應(yīng)度預(yù)測；
新個(gè)體產(chǎn)生單元，用于將適應(yīng)度低于所述適應(yīng)度平均值的個(gè)體通過遺傳算法產(chǎn)生新的個(gè)體；
其中，所述適應(yīng)度預(yù)測單元還用于將新個(gè)體產(chǎn)生單元產(chǎn)生的新的個(gè)體通過所述機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型進(jìn)行適應(yīng)度預(yù)測。
10.一種用戶設(shè)備，其特征在于，包括權(quán)利要求6～9任意一項(xiàng)所述的提高遺傳算法的時(shí)間效率的裝置。