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一种多父体杂交─自适应变异演化全局优化算法

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本文研究了一类新型的全局优化的勘探与发掘算法─多父杂交-自适应变异演化算法。该算法的基本思想可追溯到多个根源：一是多岛并行搜索模型,分布式多父体杂交模型,全局搜索与局部爬山混合模型,以及多子空间搜索模型,新算法融合了多父体杂交模型和自适应变异的特点,采用分布式多群体协同勘探与发掘策略。本算法用于求解一套(6个)测试问题得到了满意的结果。数值实验表明：它是一种十分有效的通用全局优化算法,这种算法具有较粗的并行计算粒度,适合于大规模分布式并行处理，特别适合于并行求解复杂的高维非线性规划问题。

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来源
《中国人工智能学会第12届全国学术年会》|2007年|804-809|共6页
会议地点哈尔滨
作者
林广明; 康立山; 陈毓屏;
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作者单位

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;最优化的数学理论;
关键词
计算机数学; 非线性规划; 自适应变异; 多父杂交; 优化算法;

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