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自适应动态控制种群规模的自然计算方法
  • ISSN号:1000-9825
  • 期刊名称:软件学报
  • 时间:2012.7.7
  • 页码:1760-1772
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]智能感知与图像理解教育部重点实验室(西安电子科技大学),陕西西安710071, [2]西安电子科技大学计算机学院,陕西西安710071
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金(60872135,60803098,61001202,61003199);陕西省“13115”科技创新工程重大科技专项(2008ZDKG-37);高等学校学科创新引智计划(B07048);国家教育部博士点基金(200807010003,20090203120016,20100203120008);国家部委科技项目(9140A07011810DZ0107,9140A07021010DZ0131);中央高校基本科研业务费专项资金(K50510020001)
  • 相关项目:基于字典优化与耦合观测的压缩学习感知研究
中文摘要:

提出了一种种群规模自适应动态控制策略,实现了种群规模根据进化过程自适应的动态变化.该策略的实现不依赖于算法进化操作的具体步骤周而适用于各种基于种群优化的自然计算方法.首先给出了动态控制策略的框架;然后,在此框架下,充分利用动态种群规模反馈的有用信息,提出了基于Logistic模型的增加/删除数目自适应变化的方法,设计了自适应地兼顾有效性和多样性的增加算子和基于多样性的删除算子.将该策略应用到两种不同的自然计算方法中,采用经典测试函数和新型CEC05测试函数验证其性能.实验结果均表明,结合了所提出的种群规模自适应动态控制策略的新算法,比原算法在求解精度和收敛速度上均有明显的提升.

英文摘要:

A new self-adaptive dynamic control strategy of population size is proposed. This strategy can be easily combined with various nature computation methods because its implementation is independent of the evolutionary operation details. The framework of the strategy is first given. Based on the framework, the study proposes a method which can vary the number of increase/decrease on the basis of the logistic model. The study also designs an increase operator giving consideration to the effectiveness and diversity adaptively, as well as a decrease operator with the diversity. The strategy is applied to two different nature computation methods. Experimental evaluation is conducted on both a set of standard test functions and a new set of benchmark functions CEC05. The results show that the new algorithms with proposed strategy outperform the original algorithms on both the precision and convergence rate.

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期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编:赵琛
  • 地址:北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jos@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562563
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9825
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:54609