赵世成;Nagaratnam Ponnuthurai Suganthan;达斯，斯瓦加坦 CEC’2010大规模优化的自适应差分进化和改进的多轨迹搜索。 （英语） Zbl 1295.90112号 Panigrahi、Bijaya Ketan（编辑）等人，《群体、进化和模因计算》。2010年12月16-18日，印度钦奈，SEMCCO 2010，第一届关于群体、进化和模因计算的国际会议。诉讼程序。柏林：施普林格出版社（ISBN 978-3-642-17562-6/pbk）。计算机科学课堂讲稿6466，1-10（2010）。 摘要：为了解决大规模连续优化问题，通过结合JADE变异策略增强了自适应DE（SaDE），并与改进的多轨迹搜索（MMTS）算法（SaDE-MMTS）相结合。JADE突变策略“DE/current-to-best”是经典“DE/courrent-to-best”的变体，用于生成突变载体。在变异阶段之后，使用二项式（均匀）交叉、指数交叉以及无交叉选项来生成每对目标和试验向量。通过利用SaDE中的自适应，试验向量生成策略及其相关的控制参数值都可以通过学习以前生成有希望的解决方案的经验而逐渐自适应。因此，将自适应地确定合适的后代生成策略以及相关联的参数设置，以匹配搜索过程的不同阶段。MMTS经常用于在不同搜索阶段细化多个不同分布的解决方案，以满足全局和局部搜索的要求。步长的初始化也由每个MMTS步长的自适应定义。确定并比较SaDE和MMTS的成功率，因此，两种搜索算法的未来函数评估与它们最近的过去性能成比例地分配。利用所提出的SaDE-MMTS求解了CEC 2010年特别会议和大型全局优化竞赛的20个数值优化问题，并给出了竞赛结果。关于整个系列，请参见[Zbl 1202.68011号]. 引用于1文件 MSC公司： 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 关键词：进化算法;大规模全局优化;差异进化;自适应;改进的多轨迹搜索 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.-Z.Zhao}等人，Lect。注释计算。科学。6466，1-10（2010；Zbl 1295.90112） 全文： DOI程序