多元优化算法可达性分析  

On accessibility of multivariant optimization algorithm

作　　者：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] 

机构地区：[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

出　　处：《系统工程与电子技术》2015年第7期1670-1675,共6页Systems Engineering and Electronics

基　　金：国家自然科学基金(61361010);云南省自然科学基金重点项目(2013FA008)资助课题

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。A multivariant optimization algorithm （MOA）is proposed.The proposed method makes full use of the multi-core processors and the large memory of modern computers.Multivariant searchers （atoms）ex-plore the solution space and remember the historical information selectively.The MOA gets its name from the multivariant characters of multiple searchers.Atoms are divided into global atoms and local atoms according to variant responsibilities.Global atoms explore the whole solution space to discover potential areas.Local atoms exploit potential areas for a local refinement.Theoretically,the MOA is proved to be accessible to the global optimal solution.Experiments based on benchmark functions show that the MOA has competitive performance compared with other methods in terms of accessibility.

关 键 词：多元优化算法 可达性 全局元 局部元 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]