發(fā)布時(shí)間：2017-12-18 09:24

  本文關(guān)鍵詞：一種基于反向?qū)W習(xí)的約束差分進(jìn)化算法

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【摘要】：差分進(jìn)化算法是一種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易用且魯棒性強(qiáng)的全局搜索啟發(fā)式優(yōu)化算法,它可以結(jié)合約束處理技術(shù)來(lái)解決約束優(yōu)化問(wèn)題.機(jī)器學(xué)習(xí)在進(jìn)化算法中,經(jīng)�？梢砸龑�(dǎo)種群的進(jìn)化,而且被廣泛地應(yīng)用于無(wú)約束的差分進(jìn)化算法中,但對(duì)于約束差分進(jìn)化算法卻很少有應(yīng)用.針對(duì)這一情況,提出了一種基于反向?qū)W習(xí)的約束差分進(jìn)化算法框架.該算法框架采用基于反向?qū)W習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,提高約束差分進(jìn)化算法的多樣性和加速全局收斂速度.最后把該算法框架植入了兩個(gè)著名的約束差分進(jìn)化算法:(μ+λ)-CDE和ECHT,并采用CEC 2010的18個(gè)Benchmark函數(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)評(píng)估,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與(μ+λ)-CDE和ECHT相比,植入后的算法具有更強(qiáng)的全局搜索能力、更快的收斂速度和更高的收斂精度.
【作者單位】： 東莞理工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院;西安交通大學(xué)城市學(xué)院計(jì)算機(jī)系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61103037;No.61300198) 廣東省自然科學(xué)基金(No.S2013010011858) 廣東省高�？萍紕�(chuàng)新項(xiàng)目(No.2013KJCX0178) 陜西省工業(yè)科技攻關(guān)項(xiàng)目(No.2015GY012) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目(No.2015JM6331) 西安交通大學(xué)城市學(xué)院科研項(xiàng)目(No.2015KZ01;2015KZ02)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【正文快照】： 1引言?xún)?yōu)化問(wèn)題(Optimization Problem,OP)一直都是人工智能領(lǐng)域研究的熱點(diǎn),起初人們一直研究著無(wú)約束的優(yōu)化算法.但實(shí)際上許多的科學(xué)和工程問(wèn)題都存在著各種各樣的約束條件,這就導(dǎo)致了人們加強(qiáng)了對(duì)約束優(yōu)化問(wèn)題(Constrained Optimization Problem,COP)的研究[1].在一般的進(jìn)化

【相似文獻(xiàn)】

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