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题名基于维度缺失检测与恢复的协同进化算法
被引量：1
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作者
陈昊
陈园
黎明
李军华
张聪炫
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机构
南昌航空大学信息工程学院
南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
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出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2021年第5期590-601,共12页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61961030,61866025,61866026)
江西省优势科技创新团队资助项目(2018BCB24-008)
江西省自然科学基金资助项目(20202BAB204036,20181BAB202025).
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文摘
大规模全局优化(LSGO)问题的搜索空间会随维数增加成指数倍增长,使用进化算法时极易出现维度缺失、进化停滞现象,检测维度缺失并跳出停滞状态是解决LSGO问题的关键所在.针对LSGO问题维度缺失检测复杂度高的问题,结合协同进化算法,将高维问题分解成多个低维子问题;在进化过程中,利用主成分分析对所有子问题进行维度缺失检测,在缺失维度方向上进行拓展以达到维度恢复效果,能有效跳出停滞状态;进而提出一种基于维度缺失检测与恢复的协同进化算法.对CEC2013的LSGO基准函数中不完全可分测试函数仿真实验结果表明,提出的算法在提高收敛精度和较好维持多样性的同时,具有较低的复杂度.
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关键词
大规模全局优化问题
维度缺失
协同进化算法
多样性
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Keywords
large-scale global optimization problem
dimension monitoring
co-evolution algorithm
diversity
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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