求解大尺度优化问题的学生t-分布估计算法

发布时间：2018-12-25 19:31

【摘要】：针对处理大尺度全局优化问题,提出一种基于自适应t-分布的分布估计算法(EDA-t).该算法不仅求解效果良好,而且求解速度也比同类型算法快.其基本思想是:在迭代搜索过程,首先利用期望最大化算法对演化种群进行概率主成分分析,然后根据得到的概率隐变量建立算法的概率模型,并通过t-分布自由度自适应方法,在算法收敛停滞时跳出局部最优.由于在构建模型时进行了数据降维,在不影响算法求解精度的前提下,其计算开销得到了明显降低.通过和目前主流的演化算法在大尺度优化测试函数上的仿真实验和分析,验证了所提算法的有效性和适用性.
[Abstract]:An adaptive distribution estimation algorithm (EDA-t) based on t- distribution is proposed to deal with large scale global optimization problems. The algorithm is not only effective but also faster than the similar algorithm. The basic idea is: in the iterative search process, the probabilistic principal component analysis (PPCA) of the evolutionary population is carried out by using the expectation maximization algorithm, and then the probabilistic model of the algorithm is established according to the obtained probabilistic hidden variables. The adaptive method of t- distributed degree of freedom is used to jump out of the local optimum when the convergence of the algorithm stops. Because of the dimensionality reduction when the model is constructed, the computational cost is obviously reduced without affecting the accuracy of the algorithm. The validity and applicability of the proposed algorithm are verified by simulation and analysis on the large scale optimization test function with the current mainstream evolutionary algorithm.
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;南阳理工学院软件学院;岩土力学与工程国家重点实验室(中国科学院武汉岩土力学研究所);
【基金】：国家自然科学基金项目(61170305,61672024,41472288) 河南省高等学校重点科研项目计划(17A520046)~~
【分类号】：TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2391541