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题名基于跳跃基因的多目标差分进化算法
被引量：3
- 1
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作者
刘峥
郑力明
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机构
暨南大学电子工程系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期168-172,共5页
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基金
广东省对外科技合作基金资助项目(2013B051000060)
广东省教育部产学研结合基金资助重点项目(2011A090200085)
深圳市科技创新委员会基金资助项目(ZYC201105180515A)
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文摘
为解决现有多目标差分进化算法容易陷入局部最优的问题,引入跳跃基因算子,提出基于跳跃基因的多目标差分进化算法。改进现有的多目标差分算法,在传统交叉算子之后执行跳跃基因操作,以保持种群多样性。数值实验结果表明,该算法能较好地解决局部最优问题,在ZDT和DTLZ测试函数集上具有明显优于现有算法的收敛性能。
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关键词
跳跃基因
局部最优
困难问题
多目标差分进化算法
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Keywords
jumping gene
local optimum
difficult problem
multi-objective differential evolution 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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题名受春秋战国史实启发的帝国竞争改进算法
被引量：6
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作者
王贵林
李斌
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机构
福建工程学院交通运输学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第2期470-478,共9页
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基金
教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(19YJA630031)
福建省自然科学基金资助项目(2017J01496)
+1 种基金
福建工程学院科研发展基金资助项目(GY-Z160125)
山东省交通科技项目(2016B35)。
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文摘
针对帝国竞争算法过早收敛导致的求解高维函数时易陷入维数灾难的问题,受我国春秋战国时期诸侯国争雄称霸史实启发,提出了一种改进的帝国竞争算法。首先,在初始化国家阶段引入“合纵连横”竞争机制,以增强信息交互,保留较优种群;其次,在帝国同化过程中借鉴由国家各层面逐步渗透同化的殖民统治策略,以提升算法的开发能力;最后,加入判断并跳出局部最优的机制,避免“早熟”影响寻优性能。仿真实验中,利用8个经典标准函数验证改进算法的寻优能力、收敛速度及高维函数适用性,并对比分析三种跳出局部最优的方案;此外进行CEC2017测试函数实验,选取近年来在算法改进研究领域具有代表性的5种先进算法和所提改进算法进行比较,结果显示改进算法的寻优精度较高并且稳定性较强;而经Kendall相关系数分析可知,改进算法与原始算法在寻优性能上具有显著差异并且同化改进措施在性能提高中的贡献度最大。
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关键词
帝国竞争算法
春秋战国
史实
帝国同化
跳出局部最优
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Keywords
Imperialist Competitive algorithm(ICA)
Spring and Autumn Period
historical fact
empire assimilation
jump out of local optimum
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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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题名面向异构多背包问题的多级二进制帝国竞争算法
被引量：1
- 3
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作者
李斌
唐志斌
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机构
福建理工大学机械与汽车工程学院
福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室(福建理工大学)
福建理工大学交通运输学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第9期2855-2867,共13页
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基金
教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(19YJA630031)。
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文摘
在传统多背包问题的基础上,从典型物流服务场景中共性抽象出异构多背包问题(HMKP),并设计和定制了一种帝国竞争算法(ICA)对HMKP进行求解和评估。针对原始ICA易陷入局部最优以及0-1背包问题最优解往往在约束边界周围的特点,设计了双点自变异策略(TPAS)和跳出局部最优算法(JLOA)对ICA进行改进,提出面向0-1背包问题的二进制帝国竞争算法(BICA)。BICA在求解35个0-1背包问题算例时展现出了全面、高效的寻优能力,基于最佳匹配值法(BMV)的BICA在第一组测试集的20个算例上能对19个算例100%找到理想最优值,在第二组测试集的15个算例上能对12个算例100%找到理想最优值,在所有对比算法中表现最优。数值结果分析表明,BICA在寻优演化中维持多极发展策略,并依托独特的种群进化方式在解空间中高效搜索理想解。在此基础上,针对HMKP强约束性和高复杂度的特性,基于BICA设计了求解HMKP的多级二进制帝国竞争算法(MLB-ICA)。分别在多个典型0-1背包问题算例组合构建的HMKP高维测试集上进行了MLB-ICA的数值实验和性能评估,结果表明虽然MLB-ICA的求解时间比Gurobi长,但求解精度提高了28%。可见,MLB-ICA能以较低的计算代价在可接受的时间范围内高效求解高维复杂的HMKP,为ICA在超大规模组合优化问题中的求解提出了可行的算法设计方案。
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关键词
0-1背包问题
异构多背包问题
帝国竞争算法
局部搜索策略
跳出局部最优机制
多级计算架构
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Keywords
0-1 knapsack problem
Heterogeneous Multiple Knapsack Problem(HMKP)
Imperialist Competitive algorithm(ICA)
local search strategy
jump out of local optimum algorithm(jloa)
multiple level computing architecture
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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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