面向大规模优化问题的精英贡献两阶段动态分组算法

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作者 王彬 张娇 +2 位作者 李薇 王晓帆 金海燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期154-163,共10页

协同进化框架是解决大规模全局优化问题的有效方法,设计合理的决策变量分组方法是提高协同进化算法性能的关键,而利用精英决策变量动态构建精英子组件可以有效提高进化效率,但在进行大规模优化时,其可能将无关的变量分配到同一子组件,... 协同进化框架是解决大规模全局优化问题的有效方法,设计合理的决策变量分组方法是提高协同进化算法性能的关键,而利用精英决策变量动态构建精英子组件可以有效提高进化效率,但在进行大规模优化时,其可能将无关的变量分配到同一子组件,从而无法充分利用分组提高协同进化效率。针对该问题,提出一种精英贡献两阶段动态分组算法(EC-TSDG)。在分组前阶段,对变量进行随机分组,评估变量的贡献程度,从众多变量中寻找精英贡献变量;在分组后阶段,利用变量的相关关系寻找与精英决策变量存在相互作用的剩余变量,并将其合并形成精英子组件,使得精英子组件内部的变量两两相关,以此提高变量分组的准确性以及算法的收敛速度,避免子组件之间的相关干扰。最后,采用具有外部存档的自适应差分进化算法作为优化器进化各个子组件。在CEC'2013测试集上与其他先进算法进行比较,实验结果表明,EC-TSDG收敛速度快于对比算法,Friedman检验值为1.43,平均排序较对比的动态分组算法DCC平均提升36.78%。 展开更多

关键词 协同进化 大规模优化问题 两阶段动态分组 贡献信息 精英子组件

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进化算法在大规模优化问题中的应用综述 被引量：26

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作者 梁静 刘睿 +1 位作者 瞿博阳 岳彩通 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期15-21,共7页

针对大规模问题的特点,对已有的大规模进化算法进行了简单的分析,主要介绍算法的初始化方法、不分组策略、静态分组策略、动态分组策略、自适应分组策略、大规模优化算法测试函数集以及算法结果的对比等方面;侧重描述优化算法的搜索策... 针对大规模问题的特点,对已有的大规模进化算法进行了简单的分析,主要介绍算法的初始化方法、不分组策略、静态分组策略、动态分组策略、自适应分组策略、大规模优化算法测试函数集以及算法结果的对比等方面;侧重描述优化算法的搜索策略、更新策略、突变策略和协同进化策略,并列出大规模优化算法测试函数集的特点及优化算法的评价方法;最后,给出了目前大规模优化问题的几个研究难点. 展开更多

关键词 大规模优化问题 进化算法 协同进化 种群初始化 基准测试函数

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求解大规模优化问题的云差分进化算法 被引量：4

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作者 袁斯昊 邓长寿 +2 位作者 董小刚 谭旭杰 范德斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第10期2949-2953,共5页

针对大规模优化问题求解难、差分进化算法运算时间长等问题,利用云计算MapReduce并行编程模型,结合差分进化算法隐含并行性,提出云差分进化算法。该算法利用Hadoop集群平台,采用多子群机制,并将子种群与Map任务形成一一对应关系;算法的... 针对大规模优化问题求解难、差分进化算法运算时间长等问题,利用云计算MapReduce并行编程模型,结合差分进化算法隐含并行性,提出云差分进化算法。该算法利用Hadoop集群平台,采用多子群机制,并将子种群与Map任务形成一一对应关系;算法的各个子种群之间根据拓扑结构进行个体迁移,以增加其多样性,从而能搜索更大的范围,提高寻优的几率。仿真实验结果表明,云差分算法能有效地减少求解大规模优化问题的时间消耗,并且取得较好的精度。 展开更多

关键词 大规模优化问题 差分进化 云计算

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求解大规模优化问题的正交反向混合差分进化算法 被引量：3

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作者 董小刚 邓长寿 +1 位作者 谭毓澄 彭虎 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第6期1656-1661,共6页

差分进化算法简单高效,然而在求解大规模优化问题时,其求解性能迅速降低。针对该问题,提出一种正交反向差分进化算法。首先,该算法利用正交交叉算子,加强了算法的局部搜索能力。其次,为防止过强的局部搜索使算法陷入早熟收敛,利用反向... 差分进化算法简单高效,然而在求解大规模优化问题时,其求解性能迅速降低。针对该问题,提出一种正交反向差分进化算法。首先,该算法利用正交交叉算子,加强了算法的局部搜索能力。其次,为防止过强的局部搜索使算法陷入早熟收敛,利用反向学习策略调节种群多样性,从而有效地平衡算法的全局和局部搜索能力。利用11个标准测试函数进行实验,并和差分进化算法的四种优秀改进版本进行比较,实验结果表明提出的算法求解精度高、收敛速率快,是一种求解大规模优化问题的有效算法。 展开更多

关键词 大规模优化问题 差分进化 正交交叉 反向学习

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求解大规模优化问题的改进正弦余弦算法 被引量：1

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作者 张超 杨忆 《深圳大学学报（理工版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期684-692,共9页

针对正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)在求解大规模优化问题时收敛精度低、收敛速度慢和易陷入“维数灾难”的不足,提出一种带Lévy飞行的正弦余弦算法(sine cosine algorithm with Lévy flight,SCAL).SCAL算法通过将L... 针对正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)在求解大规模优化问题时收敛精度低、收敛速度慢和易陷入“维数灾难”的不足,提出一种带Lévy飞行的正弦余弦算法(sine cosine algorithm with Lévy flight,SCAL).SCAL算法通过将Lévy飞行分布与正弦余弦种群个体位置向量进行对应元素相乘运算,使Lévy飞行分布的特征和信息融入正弦余弦种群个体信息中,使其拥有Lévy飞行随机游走的特性,增强了个体局部开发和逃离局部极值的能力;采用基于空间距离的非线性参数调整方法,平衡算法的局部开发和全局搜索,提高了算法的收敛速度.在14个经典测试函数上,维度分别为100、1 000和5 000维时,与SCA、花授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)和鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)5种群体智能算法进行仿真对比实验.结果表明,SCAL算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性上较5种群体智能算法优势明显.与解决大规模优化问题的改进狼群算法(improved wolf pack algorithm,IWPA)、改进花授粉算法(improved flower pollination algorithm,IFPA)、鲸鱼算法的两种改进版本IWOA(improved whale optimization algorithm)和MWOA(modified whale optimization algorithm)进行比较,发现SCAL的整体寻优结果优于对比算法,在求解大规模优化问题上具有显著优势和竞争力. 展开更多

关键词 人工智能 正弦余弦算法 大规模优化问题 Lévy飞行 基于距离的非线性参数调整 收敛速度 收敛精度

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改进多元宇宙算法求解大规模实值优化问题 被引量：15

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作者 刘小龙 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1666-1673,共8页

针对多元宇宙优化(MVO)算法中虫洞存在机制、白洞选择机制等不足,该文提出一种改进多元宇宙优化算法(IMVO)。设计固定概率的虫洞存在机制和前期快速收敛后期平缓收敛的虫洞旅行距离率,加快算法全局探索能力和快速迭代能力;提出黑洞的随... 针对多元宇宙优化(MVO)算法中虫洞存在机制、白洞选择机制等不足,该文提出一种改进多元宇宙优化算法(IMVO)。设计固定概率的虫洞存在机制和前期快速收敛后期平缓收敛的虫洞旅行距离率,加快算法全局探索能力和快速迭代能力;提出黑洞的随机白洞选择机制,设计黑洞围绕白洞恒星进行公转并模型化,解决代间宇宙信息沟通的问题,中低维度数值比较实验验证了改进算法的优良性能。选取大规模实值问题较难优化的3个基准测试函数进行对比实验,改进算法在大规模优化问题上的求解精度和成功率方面具有较好的适用性和鲁棒性。 展开更多

关键词 大规模优化问题 多元宇宙优化 元启发式优化 非线性收敛因子

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大规模含整变量优化问题的一种分解方法 被引量：2

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作者 吴清烈 徐南荣 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1996年第3期119-125,共7页

大规模含整变量优化问题的一种分解方法吴清烈，徐南荣（东南大学经济管理学院，南京２１００１８）国内外学者对变量全为连续型的大规模优化问题研究较多［１］，但对大规模合整变量优化问题的研究甚少．文献［２，３］针对某些特殊大... 大规模含整变量优化问题的一种分解方法吴清烈，徐南荣（东南大学经济管理学院，南京２１００１８）国内外学者对变量全为连续型的大规模优化问题研究较多［１］，但对大规模合整变量优化问题的研究甚少．文献［２，３］针对某些特殊大型整数规划问题分别提出了启发式解法... 展开更多

关键词 整变量优化 大规模优化问题 最佳化 分解法

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基于自变量简约的大规模稀疏多目标优化 被引量：1

8

作者 丘雪瑶 辜方清 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期1663-1668,共6页

现有的大多数进化算法在求解大规模优化问题时性能会随决策变量维数的增长而下降。通常,多目标优化的Pareto有效解集是自变量空间的一个低维流形,该流形的维度远小于自变量空间的维度。鉴于此,提出一种基于自变量简约的多目标进化算法... 现有的大多数进化算法在求解大规模优化问题时性能会随决策变量维数的增长而下降。通常,多目标优化的Pareto有效解集是自变量空间的一个低维流形,该流形的维度远小于自变量空间的维度。鉴于此,提出一种基于自变量简约的多目标进化算法求解大规模稀疏多目标优化问题。该算法通过引入局部保持投影降维,保留原始自变量空间中的局部近邻关系,并设计一个归档集,将寻找到的非劣解存入其中进行训练,以提高投影的准确性。将该算法与四种流行的多目标进化算法在一系列测试问题和实际应用问题上进行了比较。实验结果表明,所提算法在解决稀疏多目标问题上具有较好的效果。因此,通过自变量简约能降低问题的求解难度,提高算法的搜索效率,在解决大规模稀疏多目标问题方面具有显著的优势。 展开更多

关键词 局部保持投影 进化算法 大规模稀疏多目标优化问题

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自适应两阶段分组求解大规模全局优化问题

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作者 贾欣 王宇嘉 +1 位作者 聂方鑫 孙福禄 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第1期14-23,共10页

协同进化是解决大规模全局优化问题的一种有效策略,但是该策略不能对存在相关性变量的大规模问题进行有效分组,最终导致算法性能下降.针对上述问题,提出一种基于自适应两阶段分组的差分协同进化算法.首先,在第1阶段分组中,根据决策变量... 协同进化是解决大规模全局优化问题的一种有效策略,但是该策略不能对存在相关性变量的大规模问题进行有效分组,最终导致算法性能下降.针对上述问题,提出一种基于自适应两阶段分组的差分协同进化算法.首先,在第1阶段分组中,根据决策变量贡献度,将其分为正促进组和负抑制组;然后,在第2阶段分组中,分别对两组内的变量进行相关性识别,根据相关变量所占比例进行自适应分组;最后,采用差分协同进化算法对分组后的组件进行优化.实验结果表明本文所提方法能够实现对大规模全局优化问题中相关变量的有效分组,提高了算法的收敛性,通过标准大规模优化测试函数集验证了算法的有效性和适用性. 展开更多

关键词 大规模优化问题 两阶段分组 贡献度 相关性 差分协同进化

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一种采用混合策略的大规模多目标进化算法 被引量：6

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作者 谢承旺 潘嘉敏 +2 位作者 郭华 王冬梅 付世炜 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期69-89,共21页

现实中存在大量的大规模多目标优化问题,这些问题所固有的目标函数间冲突性、巨大的搜索空间以及决策变量可能存在的交互等特征对传统的多目标进化算法构成了巨大的挑战.研究者根据此类问题的特点基于不同的视角提出了多种大规模多目标... 现实中存在大量的大规模多目标优化问题,这些问题所固有的目标函数间冲突性、巨大的搜索空间以及决策变量可能存在的交互等特征对传统的多目标进化算法构成了巨大的挑战.研究者根据此类问题的特点基于不同的视角提出了多种大规模多目标进化算法,但它们在解题的质量和效率方面尚存较大的提升空间.基于此,提出一种采用混合策略的大规模多目标进化算法LSMOEA/HS.该算法提出的一种黄金分层分组方法将大规模决策变量分成收敛性组和多样性组,然后对收敛性变量组执行基于变量组的相关性检测操作,将收敛性变量组划分成若干更小规模的子组,最后算法采用不同的优化策略分别优化收敛性变量组和多样性变量组以获得最终的解题结果.为验证LSMOEA/HS的有效性,将其与五种新近提出的高效的大规模多目标进化算法一同在决策变量维度为200、500、1000、2000和5000的2-目标和3-目标的LSMOP系列测试实例上进行IGD和HV性能测试,实验结果表明LSMOEA/HS具有显著较优的收敛性和多样性.由此表明,LSMOEA/HS是一种颇具前景的大规模多目标进化算法. 展开更多

关键词 大规模多目标优化问题 变量分组 进化算法 收敛性 多样性 大规模多目标进化算法

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面向港湾机坪的停机位指派优化 被引量：1

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作者 姜伟华 王雅莎 +2 位作者 姜雨 胡志韬 张洪海 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1072-1080,共9页

停机位指派问题是机场运营管理的核心问题。现有的停机位指派问题研究集中在提高停机位的利用效率上,而忽略了停机坪的运行安全。针对这一问题,本文以最大化近机位利用率和最小化鲁棒性损失为目标,提出一个考虑港湾安全约束的停机位指... 停机位指派问题是机场运营管理的核心问题。现有的停机位指派问题研究集中在提高停机位的利用效率上,而忽略了停机坪的运行安全。针对这一问题,本文以最大化近机位利用率和最小化鲁棒性损失为目标,提出一个考虑港湾安全约束的停机位指派模型;提出一种可精确求解面向港湾机坪的停机位指派问题的分支定价算法;利用机场实际数据验证提出的模型和算法。实验结果表明,在小、中、大规模算例中分支定价的最优解比CPLEX分别改进了0.3%、17.3%、26.7%,在中大规模算例中有明显的优势。在小、中、大规模算例中,本文的设计能分别预先避免27.16%、16.35%、11.01%的航空器发生港湾冲突。在提高近机位利用率和指派计划鲁棒性的同时,提高了机坪的安全性。 展开更多

关键词 航空运输 大规模优化问题 停机位指派 港湾机坪 分支定价

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精英反向黄金正弦鲸鱼算法及其工程优化研究 被引量：64

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作者 肖子雅 刘升 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期2177-2186,共10页

针对鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)存在的收敛速度慢、寻优稳定性不足等问题,本文提出了精英反向学习的黄金正弦鲸鱼优化算法(Elite Opposition-Based Golden-Sine Whale Optimization Algorithm,EGolden-SWOA).利用... 针对鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)存在的收敛速度慢、寻优稳定性不足等问题,本文提出了精英反向学习的黄金正弦鲸鱼优化算法(Elite Opposition-Based Golden-Sine Whale Optimization Algorithm,EGolden-SWOA).利用精英反向学习策略提高种群的多样性和质量可以有效提升算法的收敛速度,同时引入黄金分割数优化WOA的寻优方式,从而协调算法的全局探索与局部开发能力.对20个单模态和多模态测试函数进行寻优实验,并与RLPSO(Reverse-learning and Local-learning Particle Swarm Optimization)、IWOA(Improved Whale Optimization Algorithm based on nonlinear convergence factor)等多个算法进行对比,实验结果表明EGolden-SWOA具有更好的寻优精度和稳定性.进一步对EGolden-SWOA进行求解大规模问题的实验,实验结果表明EGolden-SWOA可以有效解决大规模优化问题.最后将EGolden-SWOA应用于压力容器和蝶形弹簧设计优化问题,结果表明EGolden-SWOA在工程优化方面的性能优于RCSA(Rough Crow Search Algorithm)、CPSO(Co-evolutionary Particle Swarm Optimization)等改进算法,可以有效运用于实际工程优化问题. 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法 精英反向学习 黄金正弦算法 大规模优化问题 工程优化

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自适应t分布与动态边界策略改进的算术优化算法 被引量：35

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作者 郑婷婷 刘升 叶旭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期1410-1414,共5页

针对算术优化算法(arithmetic optimization algorithm,AOA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了自适应t分布变异和动态边界策略改进的算术优化算法(t-CAOA)。利用引入自适应t分布变异策略提高种群的多样性和质量可以有效提... 针对算术优化算法(arithmetic optimization algorithm,AOA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了自适应t分布变异和动态边界策略改进的算术优化算法(t-CAOA)。利用引入自适应t分布变异策略提高种群的多样性和质量可以有效提升算法的收敛速度,同时通过引入余弦控制因子的动态边界策略优化AOA的寻优过程,从而协调AOA的全局勘探和局部开发能力。对10个单模态和多模态函数进行寻优实验,并与鲸鱼优化算法、灰狼优化算法等算法进行对比,实验结果表明,经过改进的算术优化算法具有更高的寻优精度和稳定性。进一步对t-CAOA进行求解大规模优化问题的实验,实验结果表明,改进过的t-CAOA可以有效地解决大规模优化问题。 展开更多

关键词 算术优化算法 余弦控制因子 自适应t分布变异 大规模优化问题

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基于自适应资源分配池的竞争合作群协同优化算法

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作者 潘燕娜 冯翔 虞慧群 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第2期182-190,共9页

合作协同优化是目前针对大规模优化问题的最有前景的算法之一,该算法通过分而治之策略划分子问题,以进行协同进化。不同的子问题根据演化状态的不同对整体改善的贡献大小也不一致,因此均匀分配计算资源会造成浪费。针对上述问题,提出一... 合作协同优化是目前针对大规模优化问题的最有前景的算法之一,该算法通过分而治之策略划分子问题,以进行协同进化。不同的子问题根据演化状态的不同对整体改善的贡献大小也不一致,因此均匀分配计算资源会造成浪费。针对上述问题,提出一种新颖的基于自适应资源分配池策略和基于竞争的群优化集成的竞争合作群协同优化算法。首先,考虑到子问题的不平衡性,将子问题对整体目标改善的动态贡献作为分配计算资源的标准;其次,为了更好地适应子问题演化状态,不固定资源分配单元,而是利用池模型进行自适应分配,并且在相同子问题连续迭代中避免重复评估个体,以节省计算资源;然后,将上述策略与基于竞争的群协同优化算法进行集成,设计了一种新的竞争合作群协同优化;最后,将该算法与其他5种算法在CEC 2010和CEC 2013套件的35个基准函数上进行比较,验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 合作协同 演化算法 大规模优化问题 计算资源分配 竞争群优化

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基于协方差分析的合作协同进化差分进化算法 被引量：6

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作者 王彬 任露 +1 位作者 王晓帆 曹雅娟 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期189-199,共11页

在大规模高维优化问题中,随着决策变量数目的增加,协同进化算法在搜索全局最优解过程中容易陷入局部最优。基于此,提出了一种基于协方差分析的合作协同进化差分进化算法,在根据决策变量之间的相关性对优化问题进行分组之后,针对子组件... 在大规模高维优化问题中,随着决策变量数目的增加,协同进化算法在搜索全局最优解过程中容易陷入局部最优。基于此,提出了一种基于协方差分析的合作协同进化差分进化算法,在根据决策变量之间的相关性对优化问题进行分组之后,针对子组件内部变量之间的相关性会影响种群进化过程的现象,在对子组件优化的过程中,利用协方差计算种群分布的特征向量,通过坐标旋转消除变量之间的相关性,有效避免在种群搜索过程中陷入局部最优,同时加快了算法的寻优速度。在CEC2014测试函数集上进行了对比实验,实验结果表明,所提算法具有可行性。 展开更多

关键词 大规模优化问题 合作协同进化 相关性 协方差分析 差分进化

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基于维度缺失检测与恢复的协同进化算法 被引量：2

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作者 陈昊 陈园 +2 位作者 黎明 李军华 张聪炫 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期590-601,共12页

大规模全局优化(LSGO)问题的搜索空间会随维数增加成指数倍增长,使用进化算法时极易出现维度缺失、进化停滞现象,检测维度缺失并跳出停滞状态是解决LSGO问题的关键所在.针对LSGO问题维度缺失检测复杂度高的问题,结合协同进化算法,将高... 大规模全局优化(LSGO)问题的搜索空间会随维数增加成指数倍增长,使用进化算法时极易出现维度缺失、进化停滞现象,检测维度缺失并跳出停滞状态是解决LSGO问题的关键所在.针对LSGO问题维度缺失检测复杂度高的问题,结合协同进化算法,将高维问题分解成多个低维子问题;在进化过程中,利用主成分分析对所有子问题进行维度缺失检测,在缺失维度方向上进行拓展以达到维度恢复效果,能有效跳出停滞状态;进而提出一种基于维度缺失检测与恢复的协同进化算法.对CEC2013的LSGO基准函数中不完全可分测试函数仿真实验结果表明,提出的算法在提高收敛精度和较好维持多样性的同时,具有较低的复杂度. 展开更多

关键词 大规模全局优化问题 维度缺失 协同进化算法 多样性

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