面向进化算法的问题相对求解难度降低方法

许春蕾; 陈昊; 易鑫睿

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面向进化算法的问题相对求解难度降低方法

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以在进化算法求解问题的过程中降低优化问题的相对求解难度为目标,提出一种基于相似性理论的优化问题难度降低方法.以优化问题最优解为特征,对优化问题的弱相似性、最简优化问题、相似性进行定义,并构建基于云模型的相似性理论.在此基础上,将进化算法的搜索目的扩展为寻找优化问题的最简云模型,对原问题与对应最简云模型的相似性进行证明;提出相对求解难度的概念,分析相似性理论对问题求解难度的影响,建立最简云模型的求解方法,并用3个衡量优化问题求解难度的指标对不同问题进行难度测试.通过实验表明,将进化算法与优化问题难度降低方法相结合,可有效降低问题相对求解难度,并能提升进化算法的寻优性能.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2018年第11期|2451-2456|共6页
作者
许春蕾; 陈昊; 易鑫睿;
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作者单位

1. 南昌航空大学信息工程学院 2. 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
问题难度; 进化算法; 问题相似性; 云模型;

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