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题名一种求解高维多模态复杂问题的差分文化算法
被引量：2
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作者
拓守恒
陶维天
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机构
陕西理工学院数学与计算机科学学院
甘肃中医学院网络中心
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2013年第1期142-148,共7页
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文摘
针对在求解高维多峰值复杂问题时种群容易陷入局部搜索、求解精度低的问题,提出了一种基于自适应差分进化算法和小生境高斯分布估计的文化算法。将差分进化算法用于种群空间的优化,利用动态小生境识别算法在种群空间中识别小生境群体。信度空间利用高斯分布估计算法在小生境内进行局部优化,并将小生境特征存入进化知识库,进化知识库进一步引导种群空间,有效地保证了种群的多样性,避免了局部的重复搜索。最后,通过仿真实验测试表明,算法具有收敛速度快、求解精度高、稳定性高和全局搜索能力强等优势。
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关键词
高维多模态问题
自适应差分进化
高斯分布估计算法
小生境
文化算法
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Keywords
high-dimensional multimodal ~ adaptive differential evolution
Gaussian estimation of dis-tribution algorithm
nicheelite ~ cultural algorithm
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于两阶段搜索算法的多峰函数优化
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作者
李焕哲
吴志健
郭肇禄
刘会超
汪慎文
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机构
武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室
河北地质大学信息工程学院
江西理工大学理学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期1481-1489,共9页
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基金
国家自然科学基金(No.61364025
No.61402481)
+3 种基金
江西省自然科学基金(No.20151BAB217010)
河北省自然科学基金(No.F2015403046)
武汉大学软件工程国家重点实验室开放基金(No.SKLSE2014-10-04)
河北省科学技术支撑项目(No.12210319)
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文摘
多峰优化问题需要搜索多个最优值(全局最优/局部最优),这给传统的优化算法带来很大程度上的挑战.本文提出了一种两阶段算法求解多峰优化问题.第一阶段采用带有邻域变异策略的排挤差分演化算法进行粗粒度搜索,在适应度景观上尽可能多的找到最优解的大概位置.搜索一定代数之后,调用DMC聚类方法把搜索种群划分成多个聚类,然后在每个聚类上调用协方差矩阵自适应演化策略算法进行精细搜索.另外,本文还提出搜索点补充策略用于平衡每个聚类的大小及增加算法初期的搜索能力.我们提出的方法和9个较新的经典算法在两个基准测试集上进行了大量对比测试,结果表明新算法是有效的,在大多数测试函数上都优于其它算法.
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关键词
排挤差分演化
协方差矩阵自适应演化策略
多峰优化
小生境
邻域变异
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Keywords
crowding differential evolution
covariance matrix adaptation evolution strategy
multimodal optimiza-tion
niching
neighborhood mutation
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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