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求解大规模全局优化问题的新型三层递归差分分组方法
被引量：
2
1
作者
李飞
刘翔
+1 位作者
徐洪斌
刘建昌
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期691-700,共10页
协同进化算法在求解大规模全局优化问题上具有较好的效果,其核心思想是利用分而治之的策略将一个高维问题分解成若干个子问题,然后分别优化每个子问题.然而,现有的分解方法通常需要花费大量的计算成本来获得精确的变量分组.通过采用递...
协同进化算法在求解大规模全局优化问题上具有较好的效果,其核心思想是利用分而治之的策略将一个高维问题分解成若干个子问题,然后分别优化每个子问题.然而,现有的分解方法通常需要花费大量的计算成本来获得精确的变量分组.通过采用递归交互检测中的历史信息简化分组过程,能够避免检测某些集合的相互关系,本文提出了一种新型三层递归差分分组策略(NTRDG).与其他4种现有的分组方法相比,NTRDG在不影响分组精度的情况下计算成本消耗较低.仿真结果表明,NTRDG在求解大规模全局优化问题时具有很强的竞争力.
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关键词
全局优化
协同进化
分解方法
三层递归差分分组
递归
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题名
求解大规模全局优化问题的新型三层递归差分分组方法
被引量：
2
1
作者
李飞
刘翔
徐洪斌
刘建昌
机构
安徽工业大学电气与信息工程学院
安徽省智能破拆装备工程实验室
中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院
东北大学信息科学与工程学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期691-700,共10页
基金
国家自然科学基金青年项目(61903003)
安徽省自然科学基金青年项目(2008085QE227)
+1 种基金
安徽省高校自然科学重点研究项目(KJ2019A0051)
安徽省智能破拆装备工程实验室开放基金资助项目(APELIDE2022A007)资助.
文摘
协同进化算法在求解大规模全局优化问题上具有较好的效果,其核心思想是利用分而治之的策略将一个高维问题分解成若干个子问题,然后分别优化每个子问题.然而,现有的分解方法通常需要花费大量的计算成本来获得精确的变量分组.通过采用递归交互检测中的历史信息简化分组过程,能够避免检测某些集合的相互关系,本文提出了一种新型三层递归差分分组策略(NTRDG).与其他4种现有的分组方法相比,NTRDG在不影响分组精度的情况下计算成本消耗较低.仿真结果表明,NTRDG在求解大规模全局优化问题时具有很强的竞争力.
关键词
全局优化
协同进化
分解方法
三层递归差分分组
递归
搜索
Keywords
global optimization
cooperative coevolution
decomposition methods
three-level recursive differential grouping
recursive search
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
求解大规模全局优化问题的新型三层递归差分分组方法
李飞
刘翔
徐洪斌
刘建昌
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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