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求解大规模问题协同进化动态粒子群优化算法
被引量：
28
1
作者
梁静
刘睿
+1 位作者
于坤杰
瞿博阳
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第9期2595-2605,共11页
随着工程技术的发展与优化问题数学模型的完善,许多优化问题从低维优化发展成高维的大规模复杂优化,成为实值优化领域的一个热点问题.通过对大规模问题的特点分析,提出了随机动态的协同进化策略,将其加入动态多种群粒子群优化算法中,实...
随着工程技术的发展与优化问题数学模型的完善,许多优化问题从低维优化发展成高维的大规模复杂优化,成为实值优化领域的一个热点问题.通过对大规模问题的特点分析,提出了随机动态的协同进化策略,将其加入动态多种群粒子群优化算法中,实现了对种群粒子和决策变量的双重分组.最后,使用CEC2013的大规模全局优化算法的测试集对新算法进行测试,通过和其他算法的对比,验证算法的有效性.
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关键词
大规模全局优化算法
动态多种群粒子群
优化
算法
协同进化
基准测试函数
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职称材料
题名
求解大规模问题协同进化动态粒子群优化算法
被引量：
28
1
作者
梁静
刘睿
于坤杰
瞿博阳
机构
郑州大学电气工程学院
中原工学院电子信息学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第9期2595-2605,共11页
基金
国家自然科学基金(61673404
61473266
+1 种基金
61876169)
中国博士后科学基金(2017M622373)~~
文摘
随着工程技术的发展与优化问题数学模型的完善,许多优化问题从低维优化发展成高维的大规模复杂优化,成为实值优化领域的一个热点问题.通过对大规模问题的特点分析,提出了随机动态的协同进化策略,将其加入动态多种群粒子群优化算法中,实现了对种群粒子和决策变量的双重分组.最后,使用CEC2013的大规模全局优化算法的测试集对新算法进行测试,通过和其他算法的对比,验证算法的有效性.
关键词
大规模全局优化算法
动态多种群粒子群
优化
算法
协同进化
基准测试函数
Keywords
large scale global optimization
dynamic multi-swarm particle swarm optimization
cooperative coevolution
benchmark function
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
求解大规模问题协同进化动态粒子群优化算法
梁静
刘睿
于坤杰
瞿博阳
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
28
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