求解大规模优化问题的新型协同差分进化算法

发布时间：2018-12-13 06:35

【摘要】：基于分而治之的策略,研究求解大规模优化问题的新方法。首先,基于加性可分性原理提出一种改进的变量分组方法,该方法以随机取点的方式,成对检测所有变量之间的相关性;同时,充分利用相关性学习的信息,对可分变量组进行再次降维;其次,引入改进的差分进化算法作为新型子问题优化器,增强了子空间的寻优性能;最后,将两项改进引入到协同进化框架构建DECC-NDG-CUDE算法。在10个选定的大规模优化问题上进行分组和优化两组仿真实验,分组实验结果表明新的分组方法能有效识别变量的相关性,是有效的变量分组方法;优化实验表明,DECCNDG-CUDE算法对10个问题的求解相对于两种知名算法DECC-DG、DECCG在性能上具备整体优势。
[Abstract]:Based on the divide-and-conquer strategy, a new method for solving large-scale optimization problems is studied. Firstly, based on the additive separability principle, an improved variable grouping method is proposed, which detects the correlation between all variables in pairs by randomly selecting points. At the same time, we make full use of the information of correlation learning to reduce the dimension of separable variables again. Secondly, the improved differential evolution algorithm is introduced as a new subproblem optimizer to enhance the performance of subspace optimization. Finally, two improvements are introduced into the coevolutionary framework to construct DECC-NDG-CUDE algorithm. Two groups of simulation experiments are carried out on 10 selected large-scale optimization problems. The results of grouping experiments show that the new grouping method can effectively identify the correlation of variables and is an effective method for grouping variables. The optimization experiments show that the DECCNDG-CUDE algorithm has a global advantage over two well-known algorithms DECC-DG,DECCG in solving 10 problems.
【作者单位】： 九江学院信息科学与技术学院;九江学院理学院;软件工程国家重点实验室(武汉大学);
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61364025) 江西省教育厅科技项目(GJJ161072,GJJ161076)~~
【分类号】：TP18

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本文编号：2376082