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求解连续型分布式约束优化问题的自适应多点交叉遗传算法 被引量：1
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作者 廖鑫 石美凤 陈媛 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期793-802,共10页
针对连续型分布式约束优化问题(continuous distributed constraint optimization problems,C-DCOPs)求解算法的anytime属性的缺失、约束函数形式的限制和无法保证收敛等局限,本文提出一种求解C-DCOP的自适应多点交叉遗传算法(adaptive ... 针对连续型分布式约束优化问题(continuous distributed constraint optimization problems,C-DCOPs)求解算法的anytime属性的缺失、约束函数形式的限制和无法保证收敛等局限,本文提出一种求解C-DCOP的自适应多点交叉遗传算法(adaptive multi-point crossover genetic algorithm based C-DCOP,AMCGA)。在AMCGA中,智能体(agent)构建分布式种群和广度优先搜索(breadth first search,BFS)伪树以分布式地计算个体适应度;通过贪婪策略选择精英个体进行自适应多点交叉实现全局搜索,智能体之间协同通信保证分布式种群中解的一致性;利用变异算子完成局部搜索。AMCGA适用于任意形式的约束函数,并被证明具有任意时间属性和全局收敛性。在4类基准问题上的广泛实验结果表明,AMCGA的求解质量优于最先进的C-DCOP求解算法,能有效地打破目前C-DCOP求解算法的局限,并在求解质量方面存在20%~30%的提升。 展开更多
关键词 连续型分布式约束优化问题 任意时间属性 自适应多点交叉 遗传算法 分布式种群 广度优先搜索伪树 智能体 求解质量
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