【摘 要】
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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
【机 构】
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南昌航空大学信息工程学院,江西南昌330063;南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,江西南昌330063;南昌航空大学信息工程学院,江西南昌330063;南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
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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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