基于记忆原理的人际关系优化算法

发布时间：2019-07-05 11:24

【摘要】：为求解复杂函数优化问题,基于人类记忆原理和人际关系,提出了一种新型函数优化方法,即MP-IRO算法。在该算法中,将个体分为恋人、知己、敌人、小人、陌生人5种对象类型,对应于恋爱、聚集、攻击、排斥、防御等5种行为,并构造相应的演化算子。恋爱算子能优先选择拥有长时记忆的个体,分享其表征特性;聚集算子能使个体摆脱局部最优解的陷阱;攻击算子能使个体之间活跃度增强;排斥算子能让个体远离瞬时记忆试探解方向,扩大搜索范围;防御算子能增加随机性。测试结果表明,本算法对求解复杂函数优化问题具有较高的适应性和收敛速度。
[Abstract]:In ord to solve that problem of complex function optimization, a new function optimization method, i. e., the MP-IRO algorithm, is proposed based on human memory principle and human relationship. In this algorithm, the individual is divided into five types of behavior, such as love, self-interest, enemy, villain, and stranger, and corresponding to five kinds of behaviors such as love, aggregation, attack, exclusion, defense, etc., and the corresponding evolutionary operators are constructed. The relationship operator can give preference to the individual with long-term memory and share its representation characteristics; the aggregation operator can get the individual out of the trap of the local optimal solution; the attack operator can increase the activity between the individual; the rejection operator can let the individual move away from the instantaneous memory heuristic solution direction and enlarge the search range; The defense operator can increase the randomness. The test results show that the algorithm has higher adaptability and convergence speed for solving complex function optimization problems.
【作者单位】： 西安建筑科技大学管理学院;
【基金】：自然科学基础研究计划(2015JZ010) 西安市科协决策咨询课题(201517) 陕西省社科基金(2014P07)
【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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