| 罗长童,于波.求解全局优化问题的三角进化算法[J].数学研究及应用,2009,29(2):237~246 |
| 求解全局优化问题的三角进化算法 |
| Triangle Evolution--A Hybrid Heuristic for Global Optimization |
| 投稿时间：2007-03-19 修订日期：2007-03-24 |
| DOI：10.3770/j.issn:1000-341X.2009.02.006 |
| 中文关键词: 全局优化 进化计算 微分进化 单纯形方法. |
| 英文关键词:global optimization evolutionary computation differential evolution simplex method. |
| 基金项目:国家自然科学基金(No.10671029). |
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| 中文摘要: |
| 本文提出一种求解全局优化问题的混合启发式算法---三角进化算法(TE).它是一种实编码进化算法. 与微分进化算法(DE)一样,对于当前种群中的每一个个体, TE尝试用新产生的较好的个体替换它。但TE产生新个体的方式不同, 它以Nelder-Mead方式产生新个体,同时TE仅使用1维或2维单纯形。 本文提出的算法简单易用,对连续变量的全局优化问题求解效率很高.算法只需要一个(显式的)控制参数. 数值结果表明,新算法在低维问题上与DE有相当的表现, 而对于高维问题,它明显优于DE. |
| 英文摘要: |
| This paper presents a hybrid heuristic--triangle evolution (TE) for global optimization. It is a real coded evolutionary algorithm. As in differential evolution (DE), TE targets each individual in current population and attempts to replace it by a new better individual. However, the way of generating new individuals is different. TE generates new individuals in a Nelder-Mead way, while the simplices used in TE is 1 or 2 dimensional. The proposed algorithm is very easy to use and efficient for global optimization problems with continuous variables. Moreover, it requires only one (explicit) control parameter. Numerical results show that the new algorithm is comparable with DE for low dimensional problems but it outperforms DE for high dimensional problems. |
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