一种基于标杆管理的优化算法?
借鉴标杆管理理念,提出了一种基于标杆管理的优化算法(benchmarking-based optimization algorithm,简称 BOA)。根据标杆管理的核心价值观,设计了一套基于动态小生境的竞争性学习机制,针对常用的编码方案,设计出了具体可行的执行方法。种群内个体执行方向明确的主动学习式搜索,通过对标杆的模仿学习,能够快速搜索到解空间内的目标区域内,具有较好的智能性。此外,整个小生境种群系统通过自组织学习实现与环境的友好交互,较好地解决了保持种群的多样性的难题。分析了 BOA 算法与遗传算法等现代智能优化方法在搜索模式上的重要区别,并通过对比仿真实验,表明算法能够与环境进行稳定而友好的交互,表现出较强的鲁棒性,其搜索速度和寻优能力在实验中均有较好的表现。
标杆管理、优化算法、智能计算、搜索模式
TP181(自动化基础理论)
2014-06-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共17页
953-969