【摘 要】
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如何评价智能优化算法在有限时间内所得解的质量,是计算智能基础研究和工程实践中都亟待解决的问题.受序优化思想启发,针对连续优化问题,提出一种评价智能优化算法解质量的方
【机 构】
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西安交通大学系统工程研究所,西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,
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如何评价智能优化算法在有限时间内所得解的质量,是计算智能基础研究和工程实践中都亟待解决的问题.受序优化思想启发,针对连续优化问题,提出一种评价智能优化算法解质量的方法.首先利用聚类方法对解记录均匀化分区,然后根据适应度值分布计算对准概率作为解质量评价指标.通过对均匀采样、非均匀采样、粒子群算法和遗传算法的寻优结果进行实验表明了所提出方法的有效性.
How to evaluate the quality of solution obtained by intelligent optimization algorithm in finite time is an urgent problem to be solved in the basic research and engineering practice of computational intelligence.Unified by the idea of sequence optimization, aiming at the problem of continuous optimization, a new method to evaluate the quality of intelligent optimization algorithm Firstly, cluster analysis was used to partition the solution records uniformly, and then the alignment probability was calculated according to the distribution of fitness values as the evaluation index of solution quality.By optimizing the results of uniform sampling, non-uniform sampling, particle swarm optimization and genetic algorithm Experiments show the effectiveness of the proposed method.
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