基于分组与局部搜索的大规模全局优化新算法

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随着计算机技术水平的提升，工程领域逐渐出现了更大规模的优化需求。当优化问题的规模逐渐增大时，问题的复杂性也迅速升高。此时，对大规模全局优化问题的研究就显得尤为迫切。大规模全局优化问题具有变量维数高、局部最优解多、待优化函数值在定义域上极具变换性等特点,对其求解极其困难。因此，研究人员将进化类算法引入了大规模全局优化领域。进化类算法在处理小规模优化问题时明显优于非进化类算法，但随着决策变量个数的增加，进化类算法的性能也开始呈现出急剧下降趋势。主要原因有二：其一，问题规模的增大使得搜索区域的复杂性迅速加大，局部最优点的个数迅速增加。算法很容易陷入局部最优值；其二：搜索范围呈指数级增大，算法对区域的探索性不足。因此迫切需要提出既能对整个搜索区域进行高效探索，又能跳出局部最优的高效算法。
　　一种有潜力的解决方案是协作型协同进化算法（CCEA）。它是一种基于分组与局部搜索的全局优化算法，将分而治之及协同思想引入大规模全局优化算法的设计。目前，学者们对此作了大量研究，并提出了一系列求解大规模全局优化问题的新方法，其中具有代表性的算法有：DECC，DECC-G，DECC-DG，MLCC，CCVIL， CPSO-SK和CPSO-HK，CCPSO，CCPSO2等。但是，已有协作型协同进化算法的分组方案还不够有效，甚至会对很多问题失效，而且局部搜索算法的效率也有待提高。为了克服这些缺陷，本文提出了两种改进的协作型协同进化算法。主要工作如下：
　　1.提出了DECC-DG算法的一种改进算法：DECC-TSDG算法。该算法对DECC-DG算法中的分组方法DG进行了改进，提出了两步走的分组算法TSDG。TSDG在保证分组结果正确的前提下，降低了分组过程所消耗的时间，节省了宝贵的计算资源，使得分组过程更加高效。
　　2.给出了一种新的变量相关性判定策略。该策略考虑了各组包含重叠变量的情形，适应面更广。此外，还将Alpha稳定分布引入差分进化算法，提出了一种改进的差分进化算法作为局部搜索算法。新算法在节省了计算资源的同时，也提升了局部搜索算法的搜索能力，得到了更好的全局最优解。最后提出了求解大规模全局优化的一个新算法：Alpha-DECC-IOG算法。
　　3.对这些新算法进行了实验，结果表明了这些新算法的有效性。

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作者
刘方洁;
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作者单位

西安电子科技大学;

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授予单位西安电子科技大学;
学科计算机科学与技术
授予学位硕士
导师姓名王宇平;
年度 2017
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TP311.13;
关键词
大规模全局优化; 局部搜索; 分组算法; 差分进化算法;

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1. 基于Powell局部搜索策略的全局优化布谷鸟算法 [J] . 马卫 ,孙正兴 ,李俊楼 . 计算机应用研究 . 2015,第006期
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5. 全局优化搜索新算法列队竞争算法(Ⅱ)解网络综合问题 [J] . 鄢烈祥 ,麻德贤 . 化工学报 . 2000,第002期
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7. 基于分组的大规模全局优化算法研究 [A] . 刘旭妍 . 2018

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