李宝磊, 吕丹桔,2, 刘兰娟, 施心陵, 陈建华, 张榆锋

(1. 云南大学信息学院, 云南 昆明 650091;

2. 西南林业大学计算机与信息学院, 云南 昆明 650224)



多元优化算法可达性分析

李宝磊1, 吕丹桔1,2, 刘兰娟1, 施心陵1, 陈建华1, 张榆锋1

(1. 云南大学信息学院, 云南 昆明 650091;

2. 西南林业大学计算机与信息学院, 云南 昆明 650224)

摘要：提出了一种多元化群智能优化算法—多元优化算法。多元优化算法充分利用了现代计算机多核处理器,大内存的特点,通过多元化的搜索个体(元)对优化问题解空间进行搜索,并对历史信息进行选择记忆。该算法因搜索群具有分工不同的多元化特点而得名。搜索元按照职责不同而分为全局元和局部元,全局元负责在整个搜索空间进行全局搜索并找到潜在解区域,局部元负责在各个潜在解区间进行局部搜索以期望找到该区域更好的解。本文从理论上证明了该算法的可达性。基于标准函数的对比实验也验证了该方法在可达性方面优于其他几个参与比较的算法。

关键词：多元优化算法; 可达性; 全局元; 局部元

0引言

近几年计算机硬件技术突飞猛进,特别是多核处理器,大内存成了现代计算机的特点[1]。然而，目前经典的启发式群智能优化算法并没有充分利用现代计算机的硬件资源。本文基于计算机链表结构,提出了一种启发式、多元化群智能优化算法。

在众多的启发式群智能优化算法中,精英保留策略的基因(genetic algorithm with one elitist,EGA)算法[2]、自适应惯性权重的粒子群优化……