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樊、秦琴;严雪峰;张艺莲

差分进化算法变体的自动选择机制及其应用。 （英语） Zbl 1403.68237号

欧洲药典。物件。 270，第2期，636-653（2018）.
总结：每种类型的问题，例如单峰/多峰、线性/非线性、凸/非凸和对称/不对称，都有自己的特点。尽管已经提出了各种差分进化（DE）变体，但一些研究表明，DE变体在解决特定类型的问题时可能仅表现出较高的求解效率，而在其他类型的问题中可能表现不佳。因此，在进化过程中，需要在几个选定的算法中自动选择一个合适的DE变量，以解决特定类型的问题。为了实现这一目标，本研究引入了一种自动选择机制（ASM）。在ASM中，使用弗里德曼《美国统计协会杂志》32，675–701（1937；JFM 63.1098.02号)]用于评估DE变体的性能。使用学习策略更新DE变量的选择概率，并使用附加的选择概率来缓解贪婪选择问题。使用BBOB2012、IEEE CEC2005和IEEE CEC4014中提出的三组基准测试函数来评估ASM的有效性。该算法的性能还与九种最先进的DE变体和四种非DE算法的性能进行了比较。统计分析结果表明，ASM是一种高效、有效的方法，可以充分利用多种算法的优势。此外，利用ASM估计了重油热裂解模型的参数。实验结果表明，在这种情况下，该算法的性能优于其他比较算法。

引用于2文件

MSC公司：

68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等）
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

进化计算;差异演化;参数估计;多算法选择

引文：

JFM 63.1098.02号

软件：

中国电子13;中国电子05;玉
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Q.Fan}等人，《欧洲药典》。第270号决议第2、636--653号（2018年；Zbl 1403.68237）
全文： 内政部

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