本文關(guān)鍵詞：基于兩階段搜索算法的多峰函數(shù)優(yōu)化

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【摘要】：多峰優(yōu)化問題需要搜索多個最優(yōu)值(全局最優(yōu)/局部最優(yōu)),這給傳統(tǒng)的優(yōu)化算法帶來很大程度上的挑戰(zhàn).本文提出了一種兩階段算法求解多峰優(yōu)化問題.第一階段采用帶有鄰域變異策略的排擠差分演化算法進行粗粒度搜索,在適應度景觀上盡可能多的找到最優(yōu)解的大概位置.搜索一定代數(shù)之后,調(diào)用DMC聚類方法把搜索種群劃分成多個聚類,然后在每個聚類上調(diào)用協(xié)方差矩陣自適應演化策略算法進行精細搜索.另外,本文還提出搜索點補充策略用于平衡每個聚類的大小及增加算法初期的搜索能力.我們提出的方法和9個較新的經(jīng)典算法在兩個基準測試集上進行了大量對比測試,結(jié)果表明新算法是有效的,在大多數(shù)測試函數(shù)上都優(yōu)于其它算法.
【作者單位】： 武漢大學計算機學院軟件工程國家重點實驗室;河北地質(zhì)大學信息工程學院;江西理工大學理學院;
【關(guān)鍵詞】： 排擠差分演化 協(xié)方差矩陣自適應演化策略 多峰優(yōu)化 小生境 鄰域變異
【基金】：國家自然科學基金(No.61364025,No.61402481) 江西省自然科學基金(No.20151BAB217010) 河北省自然科學基金(No.F2015403046) 武漢大學軟件工程國家重點實驗室開放基金(No.SKLSE2014-10-04) 河北省科學技術(shù)支撐項目(No.12210319)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 1引言在實際工程實踐中,有一類問題需要同時搜索多個最優(yōu)解,這類問題通常被稱為多峰優(yōu)化問題.例如模式匹配與識別、神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)及權(quán)重優(yōu)化、模糊系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和參數(shù)優(yōu)化等,都是多峰優(yōu)化的應用場景.但是,傳統(tǒng)的演化算法[1,2]最初被設計用于搜索單一的全局最優(yōu)解,由于全局選擇方案

【相似文獻】

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1 劉冬U，

本文編號：851807