面向进化算法的问题相对求解难度降低方法

摘要：

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.

关键词：问题难度、进化算法、问题相似性、云模型

所属期刊栏目：39

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61440049,61772255;江西省创新驱动"5511"工程优势学科创新团队项目20165BCB19007;江西省优势科技创新团队计划项目20152BCB24004;江西省科技厅科技项目20161BBG70047;江西省教育厅科技项目GJJ150716;无损检测技术教育部重点实验室南昌航空大学开放基金项目ZD201529004;江西省研究生创新专项资金项目YC2016-S349

在线出版日期：2018-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2451-2456