本文關(guān)鍵詞：一種基于反向?qū)W習(xí)的約束差分進化算法

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【摘要】：差分進化算法是一種結(jié)構(gòu)簡單、易用且魯棒性強的全局搜索啟發(fā)式優(yōu)化算法,它可以結(jié)合約束處理技術(shù)來解決約束優(yōu)化問題.機器學(xué)習(xí)在進化算法中,經(jīng)�？梢砸龑�(dǎo)種群的進化,而且被廣泛地應(yīng)用于無約束的差分進化算法中,但對于約束差分進化算法卻很少有應(yīng)用.針對這一情況,提出了一種基于反向?qū)W習(xí)的約束差分進化算法框架.該算法框架采用基于反向?qū)W習(xí)的機器學(xué)習(xí)方法,提高約束差分進化算法的多樣性和加速全局收斂速度.最后把該算法框架植入了兩個著名的約束差分進化算法:(μ+λ)-CDE和ECHT,并采用CEC 2010的18個Benchmark函數(shù)進行了實驗評估,實驗結(jié)果表明:與(μ+λ)-CDE和ECHT相比,植入后的算法具有更強的全局搜索能力、更快的收斂速度和更高的收斂精度.
【作者單位】： 東莞理工學(xué)院計算機學(xué)院;西安交通大學(xué)城市學(xué)院計算機系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61103037;No.61300198) 廣東省自然科學(xué)基金(No.S2013010011858) 廣東省高�？萍紕�(chuàng)新項目(No.2013KJCX0178) 陜西省工業(yè)科技攻關(guān)項目(No.2015GY012) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計劃項目(No.2015JM6331) 西安交通大學(xué)城市學(xué)院科研項目(No.2015KZ01;2015KZ02)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 1引言優(yōu)化問題(Optimization Problem,OP)一直都是人工智能領(lǐng)域研究的熱點,起初人們一直研究著無約束的優(yōu)化算法.但實際上許多的科學(xué)和工程問題都存在著各種各樣的約束條件,這就導(dǎo)致了人們加強了對約束優(yōu)化問題(Constrained Optimization Problem,COP)的研究[1].在一般的進化

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