| 动态优化算法综述 |
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| 引用本文： | 陈莉,丁立新.动态优化算法综述[J].武汉大学学报(理学版),2011,57(3):255-264. |
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| 作者姓名： | 陈莉 丁立新 |
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| 作者单位： | 1. 武汉大学软件工程国家重点实验室,湖北武汉430074 空军雷达学院预警监视情报系,湖北武汉430019
2. 武汉大学软件工程国家重点实验室,湖北武汉,430074 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(60975050); 高等学校博士点基金(20070486081); 湖北省杰出青年基金(2005ABB017)资助项目 |
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| 摘 要： | 动态优化算法的研究已成为优化算法领域研究的一个热点.对于基于种群的优化算法而言,它主要可以分为环境变化后增加多样性的方法、运行过程中始终保持多样性的方法、基于记忆机制的方法、多种群方法和基于预测机制方法5类.动态优化算法的关键是在搜索过程中始终保持搜索空间开发和探索之间平衡.该类算法不仅能发现最优个体,而且能在动态环境中跟踪变化了的最优个体.在今后的动态优化研究中,重点应放在动态优化算法理论方面和算法设计、构建上,使它更接近现实问题.
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| 关 键 词： | 动态优化 多样性 多种群 记忆机制 预测机制 |
Survey on Dynamic Optimization Algorithms |
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| CHEN Li,DING Lixin.Survey on Dynamic Optimization Algorithms[J].JOurnal of Wuhan University:Natural Science Edition,2011,57(3):255-264. |
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| Authors: | CHEN Li DING Lixin |
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| Institution: | CHEN Li1,2,DING Lixin1(1.State Key Laboratory of Software Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072,Hubei,China,2.Department of Early Warning Surveillance Intelligence,Air Force Radar Academy,Wuhan 430019,China) |
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| Abstract: | Research on Algorithms dealing with dynamic optimization problems has been one of the hotspots in the optimization algorithms' area.The population-based optimization algorithms are grouped into five categories: increasing diversity after environment changes,keeping diversity during the run,using memory schemes,multi-population and prediction-based approaches.The keys of these methods are keeping the balance of the exploration and exploitation in research space.The algorithms can not only find the optimum bu... |
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| Keywords: | dynamic optimization diversity multi-population memory schemes prediction |
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