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演化算法时间复杂性研究
  • 项目名称：演化算法时间复杂性研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：60673062
  • 申请代码：F020104
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2007-01-01-2009-12-31
  • 项目负责人：周育人
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：华南理工大学
  • 批准年度：2006
中文摘要：

随着演化算法研究的深入发展，其理论研究越来越受到重视。本项目研究演化算法求解组合优化问题的计算时间问题。从时间复杂性角度分析演化算法界的一些公开问题，如算法参数的选取、杂交与变异算子的作用等；分析0-1背包、子集和数、TSP等著名真实世界的NP完全问题演化算法时间复杂性；以及研究演化算法求解约束优化问题、多目标优化问题等难问题的计算时间；系统地比较不同演化算法的时间复杂性。确立随机演化算法和确定性算法时间复杂性的理论联系，建立演化算法时间复杂性理论的一般数学模型和分析框架。本项目研究有助于建立演化算法时间复杂性基础理论，是当前演化算法理论上急待解决的问题，具有重要的理论意义；同时，复杂性理论研究也将为演化算法的设计和应用提供理论指导，指明算法改进的正确方向。

中文主题词： 演化算法;时间复杂性;组合优化
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 28
  • 3
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  • 0
  • 0
期刊论文
扰乱认知能力的粒子群算法
约束优化进化算法
基于可达状态集扩张的粒子群算法收敛性改进
An adaptive trade-off model for constrained evolutionary optimization.
Multiobjective optimization and hybrid evolutionary algorithm to solve constrained optimization prob
An orthogonal design based on constrained optimization evolutionary algorithm.
约束优化进化算法.
基于改进PSO的基因调控网络重构方法
求解可满足问题的改进的蚁群算法，
一种改进惯性权重的PSO算法
一种求解顶点覆盖问题的混合遗传算法
A Pheromone-Rate-Based Analysis on the Convergence Time of ACO Algorithm.
Constrained optimization based on hybrid evolutionary algorithm and adaptive constraint-handling tec
Accelerating adaptive trade-off model using shrinking space technique for constrained evolutionary o
A runtime analysis of evolutionary algorithms for constrained optimization problems.
基于双因素方差分析的推荐算法
基于影响集的协作过滤推荐算法
基于寻找可满足2-SAT子问题的SAT算法
求解可满足问题的改进的蚁群算法
单只蚂蚁蚁群算法与（1＋1）演化算法优化拟布尔函数分析
自适应分区段混合粒子群优化算法
基于遗传迭代最近点算法的激光数据配准
基于构件的多移动机器人软件系统设计
基于聚类的Hilbert R-树空间索引算法
Runtime Analysis of an Ant Colony Optimization Algorithm for TSP Instances.
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具有综合学习机制的粒子群算法
自适应分区段混合粒子群算法
会议论文
A Comparison of GAs Using Penalizing Infeasible Solutions and Repairing Infeasible Solutions on Aver
On the Running Time Analysis of the (1+1) Evolutionary Algorithm for the Subset Sum Problem.
A Comparison of GAs Penalizing Infeasible Solutions and Repairing Infeasible Solutions on the 0-1 Kn
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