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基于多重映射迭代逼近的双层优化

作者

上市的：
  • 安库尔·辛哈

    （印度管理学院）

  • 卢志超

    （密歇根州立大学）

  • Kalyanmoy Deb公司

    （密歇根州立大学）

  • 佩卡·马洛

    （阿尔托大学经济学院）

摘要

大量应用程序问题涉及两个级别的优化，其中一个优化任务嵌套在另一个中。这些问题被称为双层优化问题，经典优化群体和进化优化群体都对其进行了研究。迄今为止提出的大多数求解过程要么计算成本很高，要么只适用于小类坚持数学简化假设的双层优化问题。本文提出了一种进化优化方法，通过迭代逼近两层优化中的两个重要映射来减少计算开销；即下层理性反应映射和下层最优值函数映射。该算法已在大量测试问题上进行了测试，并与其他算法进行了比较。结果表明，性能提升非常显著。据作者所知，对于双层问题，还没有提出一种利用映射的基于理论和基于人口的组合求解过程。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:spr:joheur:v:26:y:2020:i:2:d:10.1007_s10732-019-09426-9
    内政部：10.1007/s10732-019-09426-9
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    1. 安库尔萨钦和辛哈贾亚斯瓦尔，2022年。"双层优化：应用、模型和求解方法,"IIMA工作文件WP 2022-05-02，印度管理学院艾哈迈达巴德研究出版部。
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