發(fā)布時(shí)間：2019-04-21 14:58

【摘要】：多峰、高維的大規(guī)模優(yōu)化問題是當(dāng)前優(yōu)化領(lǐng)域的研究熱點(diǎn).文中以協(xié)同進(jìn)化算法為框架,提出了一種融合多種搜索策略的差分進(jìn)化大規(guī)模優(yōu)化算法.基于分解的思想,該算法首先利用自適應(yīng)差分進(jìn)化算子對(duì)子問題進(jìn)行局部優(yōu)化求解;然后引入基于模擬退火的隨機(jī)搜索機(jī)制提高算法的全局搜索能力,并結(jié)合局部搜索鏈對(duì)解空間進(jìn)行深度搜索.采用大規(guī)模優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)對(duì)算法進(jìn)行測試,結(jié)果表明,文中所提出的算法相比現(xiàn)有算法在平均值和最優(yōu)解上均取得了更好的優(yōu)化結(jié)果.
[Abstract]:Multi-peak, high-dimensional large-scale optimization problem is the current research focus in the field of optimization. In this paper, a large-scale differential evolution optimization algorithm based on multi-search strategies is proposed in the framework of co-evolution algorithm. Based on the idea of decomposition, the algorithm firstly uses the adaptive differential evolution operator to solve the sub-problem locally. Then the stochastic search mechanism based on simulated annealing is introduced to improve the global search ability of the algorithm and the depth search of the solution space is carried out by combining the local search chain. A large-scale optimization standard function is used to test the algorithm. The results show that the proposed algorithm achieves better results in both average and optimal solutions than the existing algorithms.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家科技重大專項(xiàng)(2014ZX02503-3) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61573146) 華南理工大學(xué)中央高校業(yè)務(wù)經(jīng)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2015ZZ0100)~~
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2462313