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论文研究-基于自适应学习群体搜索技术的集成进化算法.pdf,
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.
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.
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