一种高维不可分测试优化问题构造方法
Construction method for high dimension of non-separable test optimization problem作者机构：南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100083
出 版 物：《中国科技论文》 (China Sciencepaper)
年 卷 期：2018年第13卷第14期
页 面：1603-1608页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金资助项目(61772255 61440049) 江西省创新驱动"5511"工程优势学科创新团队计划项目(20165BCB19007) 江西省优势科技创新团队计划项目(20152BCB24004)
主 题：非完全可分优化问题 大规模优化问题 测试函数 相关性 欺骗性
摘 要：根据基因关联模型,对大规模优化问题分组间的相关性进行了理论分析,并在此基础上提出一种相关性可控的测试函数构造方法。通过调整分组数、均分性、连续性、欺骗性等关键参数来生成具有不同相关性、不同求解难度的大规模测试函数,有效模拟不同复杂度的非完全可分优化问题。使用已有相关性指标对所构造测试函数的有效性进行验证,并对比分析了不同算法求解构造测试问题的优化性能。
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