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| 基于自适应学习群体搜索技术的集成进化算法 | |
| 作者姓名： | 薛羽 庄毅 许斌 张友益 |
| 作者单位： | 南京航空航天大学计算机科学与技术学院;中船重工集团公司第723研究所; |
| 基金项目： | 江苏省普通高校研究生科研创新计划(CXLX11_0203);国防基础研究基金(Q072006C002_1);航空科学基金(2010zc13012) |
| 摘 要： | 为了提高连续数值优化算法的普适性和鲁棒性,提出了基于自适应学习群体搜索技术的集成进化算法.该算法集成了3种自适应学习群体智能优化算法作为子算法,其中1种子算法是本文设计的,另外两种子算法来自相关文献.相应地,整个进化种群被分成了3个子种群,在进化过程中,算法以并行的方式采用每种子算法独立地进化各自的子种群,而在进化过程的不同阶段,每种子算法的进化策略及其参数可以自适应地调整.在实验部分,首先定义了算法性能度量标准,然后在26个较新的测试函数上做了算法性能对比实验,实验结果表明所提出的算法具有较高的普适性和鲁棒性. |
| 关 键 词： | 自适应 集成进化 进化学习 智能计算 优化 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |