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题名面向大规模重叠问题的两阶段差分分组方法
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作者
田茂江
陈鸣科
堵威
杜文莉
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机构
能源化工过程智能制造教育部重点实验室(华东理工大学)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第5期1348-1354,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFB3305900)
国家自然科学基金面上项目(62173144)
+1 种基金
上海市青年科技启明星计划项目(22QA1402400)
上海人工智能实验室资助项目。
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文摘
大规模重叠问题在实际工程应用中普遍存在,重叠问题子组间的共享变量给大规模重叠问题的优化带来了很大困难。基于分解的协同进化(CC)算法在解决大规模重叠问题上表现良好。然而,一些针对重叠问题设计的新型CC框架依赖问题分解方法获得重叠问题结构,而目前针对大规模重叠问题设计的分解方法不能同时兼顾高效性和准确性。为此,提出一种两阶段差分分组(TSDG)方法,在实现精确分组的同时显著减少了计算资源消耗。在第一阶段,采用基于有限差分原理的分组方法高效地识别子组集和共享变量集;第二阶段则提出一种分组改善方法检查前一阶段得到的子组集和共享变量集的信息,改正不准确的分组结果,以提高分组的稳定性和准确性。利用两阶段的协同作用,TSDG实现了对大规模重叠问题高效准确的分解。实验结果表明,TSDG能够在消耗较少计算资源的同时准确地分解大规模重叠问题。在优化实验中,TSDG在大规模重叠问题上的表现也优于对比算法。
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关键词
大规模重叠问题
差分分组
协同进化
计算资源消耗
进化算法
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Keywords
large-scale overlapping problem
differential grouping
Cooperative Co-evolution(CC)
computational resource consumption
evolutionary algorithm
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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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题名面向复杂拓扑大规模重叠问题的分组方法研究
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作者
梁辰
田茂江
陈鸣科
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机构
华东理工大学信息科学与工程学院
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出处
《激光杂志》
2025年第5期41-46,共6页
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基金
国家自然科学基金面上项目(No.62173144)
上海市自然科学基金面上项目(No.21ZR1416100)。
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文摘
大规模重叠问题广泛存在于实际应用中,如激光雷达设计优化问题,其中各系统之间的复杂耦合可视为大规模重叠问题。这类问题通常具有稀疏交互高维度特征,现有的分组方法难以有效识别其底层结构。此外,实际问题中的重叠问题拓扑结构复杂,而现有研究主要关注简单的链式拓扑。为应对这些挑战,扩展了大规模重叠问题的拓扑结构,提出了一种构造复杂拓扑重叠问题的新方法,并设计了一种基于递归分解的差分分组方法(OERDG)。OERDG在保持问题完整结构的前提下,以较低的计算复杂度实现了对复杂拓扑重叠问题的高效准确分解。实验结果表明,OERDG在以100%准确率识别问题结构的前提下,消耗的计算资源仅为传统方法的5%,高效准确地实现了大规模重叠问题底层交互结构的识别。
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关键词
大规模重叠问题
复杂拓扑
差分分组
计算资源消耗
变量交互性
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Keywords
large-scale overlapping problem
complex topology
differential grouping
computational resource consumption
variable interaction
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分类号
TN209
[电子电信]
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