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一种面向大规模复杂全局优化的流场吸引动态涡流搜索算法
1
作者
刘景森
李浩然
+1 位作者
李煜
周欢
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1949-1955,共7页
为了拓展涡流搜索算法的应用能力,提升其求解复杂优化尤其是大规模复杂优化问题的性能,本文提出了一种基于流场吸引流动、逐维半径试探更新和领导层决策机制的动态涡流搜索算法.首先,本文在算法中引入压强差的概念,使候选解依据压强差...
为了拓展涡流搜索算法的应用能力,提升其求解复杂优化尤其是大规模复杂优化问题的性能,本文提出了一种基于流场吸引流动、逐维半径试探更新和领导层决策机制的动态涡流搜索算法.首先,本文在算法中引入压强差的概念,使候选解依据压强差进一步向着较优解移动,提高算法整体的搜索质量;然后,算法通过逐维半径更新策略,有效避免了在某一维陷入局部极值的情况;最后,本文在中心点的更新中引入领导层决策机制,提高算法快速确定最佳区域的能力.在计算机仿真部分,本文将该改进算法与多组具有不同代表性的对比算法分别在CEC2017套件的100维和CEC2010套件的1000维上进行了极值优化分析,结果表明改进后的算法无论是在高维问题还是大规模复杂问题上的寻优结果都能领先其他代表性对比算法多个数量级,具有很好的收敛性能.
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关键词
涡流搜索算法
流场吸引
逐维更新
领导层决策机制
CEC2017
极值
优化
大规模全局优化
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职称材料
基于资源分配和动态分组的合作协同演化算法
被引量：
2
2
作者
欧阳聪
关静
杨鸣
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2023年第5期10-16,共7页
合作型协同演化算法在处理大规模全局优化问题中的决策变量完全可分或者完全不可分的问题时,精确的分组方法并不能保证提高算法性能,甚至可能会导致性能下降。针对上述问题,提出了一种基于资源分配和动态分组的合作协同演化算法(RG-CCF...
合作型协同演化算法在处理大规模全局优化问题中的决策变量完全可分或者完全不可分的问题时,精确的分组方法并不能保证提高算法性能,甚至可能会导致性能下降。针对上述问题,提出了一种基于资源分配和动态分组的合作协同演化算法(RG-CCFR3)。该算法以CCFR3为基础,当决策变量完全可分或完全不可分时,首先设置数组与数组索引,用于确定每轮优化时的分组大小;其次,根据分组大小对决策变量进行随机分组,使得在不同轮次的优化中每组决策变量的分配更多样化;最后,修改了CCFR3中每轮优化时的处理逻辑,保证了每轮优化的次数一致。通过CEC2013和CEC2010中的基准测试函数检验算法的性能,将RG-CCFR3与CCFR3、MMO-CC、CBCC-RDG3进行对比并进行显著性检验。结果表明:对比CCFR3算法,RG-CCFR3算法在处理决策变量完全可分或者完全不可分的问题时,在多数情况下具有更好的性能;与MMO-CC、CBCC-RDG3算法相比,RG-CCFR3算法具有一定的竞争力。
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关键词
合作型协同演化
大规模全局优化
资源分配
动态分组
贡献值
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职称材料
题名
一种面向大规模复杂全局优化的流场吸引动态涡流搜索算法
1
作者
刘景森
李浩然
李煜
周欢
机构
河南大学河南省智能网络理论与关键技术国际联合实验室
河南大学软件学院
河南大学管理科学与工程研究所
河南大学商学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1949-1955,共7页
基金
国家自然科学基金(No.72104069)
河南省重点研发与推广专项(No.222102210065)
+1 种基金
河南省重大科技专项(No.201300210400)
河南大学研究生培养创新与质量提升行动计划项目(No.SYLYC2022150)。
文摘
为了拓展涡流搜索算法的应用能力,提升其求解复杂优化尤其是大规模复杂优化问题的性能,本文提出了一种基于流场吸引流动、逐维半径试探更新和领导层决策机制的动态涡流搜索算法.首先,本文在算法中引入压强差的概念,使候选解依据压强差进一步向着较优解移动,提高算法整体的搜索质量;然后,算法通过逐维半径更新策略,有效避免了在某一维陷入局部极值的情况;最后,本文在中心点的更新中引入领导层决策机制,提高算法快速确定最佳区域的能力.在计算机仿真部分,本文将该改进算法与多组具有不同代表性的对比算法分别在CEC2017套件的100维和CEC2010套件的1000维上进行了极值优化分析,结果表明改进后的算法无论是在高维问题还是大规模复杂问题上的寻优结果都能领先其他代表性对比算法多个数量级,具有很好的收敛性能.
关键词
涡流搜索算法
流场吸引
逐维更新
领导层决策机制
CEC2017
极值
优化
大规模全局优化
Keywords
vortex search algorithm
attractive flow field operation
dimension-by-dimension dynamic radius
leader⁃ship decision-making mechanism
CEC2017
large-scale global optimization
extremal optimization
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于资源分配和动态分组的合作协同演化算法
被引量：
2
2
作者
欧阳聪
关静
杨鸣
机构
中国地质大学(武汉)计算机学院
中国舰船研究设计中心
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2023年第5期10-16,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(62076226)。
文摘
合作型协同演化算法在处理大规模全局优化问题中的决策变量完全可分或者完全不可分的问题时,精确的分组方法并不能保证提高算法性能,甚至可能会导致性能下降。针对上述问题,提出了一种基于资源分配和动态分组的合作协同演化算法(RG-CCFR3)。该算法以CCFR3为基础,当决策变量完全可分或完全不可分时,首先设置数组与数组索引,用于确定每轮优化时的分组大小;其次,根据分组大小对决策变量进行随机分组,使得在不同轮次的优化中每组决策变量的分配更多样化;最后,修改了CCFR3中每轮优化时的处理逻辑,保证了每轮优化的次数一致。通过CEC2013和CEC2010中的基准测试函数检验算法的性能,将RG-CCFR3与CCFR3、MMO-CC、CBCC-RDG3进行对比并进行显著性检验。结果表明:对比CCFR3算法,RG-CCFR3算法在处理决策变量完全可分或者完全不可分的问题时,在多数情况下具有更好的性能;与MMO-CC、CBCC-RDG3算法相比,RG-CCFR3算法具有一定的竞争力。
关键词
合作型协同演化
大规模全局优化
资源分配
动态分组
贡献值
Keywords
cooperative co-evolution
large scale global optimization
resource allocation
dynamic grouping
contribution
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种面向大规模复杂全局优化的流场吸引动态涡流搜索算法
刘景森
李浩然
李煜
周欢
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于资源分配和动态分组的合作协同演化算法
欧阳聪
关静
杨鸣
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2023
2
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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