-
题名双系统合作式协同进化算法求解不可分解函数
被引量：2
- 1
-
-
作者
崔锋哲
王秀坤
滕弘飞
-
机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
大连理工大学机械工程学院
-
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第11期2660-2669,共10页
-
基金
国家自然科学基金(61472062)资助课题
-
文摘
针对不可分解函数求解问题,基于合作式协同进化(cooperative co-evolutionary,CC)框架,发展一种双系统协同进化算法。该算法给出一种双系统A,B的CC框架新结构形式及其相应的协调机制,以增加算法的多样性和收敛性;给出双系统A,B各自求解的两种算法,例如差异进化、改进粒子群算法选择原则和匹配方式,使该两种算法具互补性,并且与双系统A,B各自角色相匹配,目的是提高基于CC框架双系统算法的计算性能。经不可分解函数集(维数D=1 000)测试表明,本文算法计算性能(计算精度和标准差)与其他3种典型算法相比,对于其中某些函数求解占优,总体上4种算法对函数集的求解各有所长,具有互补性。
-
关键词
不可分解函数优化
合作式协同进化
双系统框架
现代启发式算法
算法选择和匹配
-
Keywords
non-separable function optimization
cooperative co-evolution
dual-system framework
modern heuristic algorithm
algorithm selection and match
-
分类号
TP391.72
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名一种求解RCPSP的协同进化分布估计算法
被引量：1
- 2
-
-
作者
陈旺
史彦军
滕弘飞
-
机构
大连理工大学机械工程学院
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第14期134-136,共3页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60674078
50975039)
-
文摘
针对大规模资源受限项目调度问题计算复杂的特点,提出一种合作式协同进化分布估计算法(CCEDA)。将合作式协同进化框架与分布估计算法相结合,将复杂问题分解为子问题,利用改进的分布估计算法对每个子问题进行协同优化求解。为提高分布估计算法的局部搜索能力,给出一种对解进行局部搜索的方法。将CCEDA用于求解标准问题库PSPLIB,并与GAPS、GA-DBH、GA-hybrid与GA-FBI算法进行比较,结果证明CCEDA拥有更好的求解性能。
-
关键词
资源受限项目调度问题
项目调度
分解策略
协同进化
分布估计算法
合作式协同进化分布估计算法
-
Keywords
Resource-constrained Project Scheduling Problem（RCPSP）
project scheduling
decomposition strategy
coevolutionary
Estimationof Distribution Algorithm（EDA）
Cooperative Coevolutionary Estimation of Distribution Algorithm（CCEDA）
-
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
