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A Novel Modified tree-seed algorithm for High-Dimensional Optimization Problems

Chinese Journal of Electronics 2020年第2期29卷 337-343页

作者： ZHAO Shijie GAO Leifu TU Jun YU Dongmei Institute of Optimization and Decision College of Science Liaoning Technical University Institute for Optimization and Decision Analytics Liaoning Technical University

To efficiently handle high-dimensional continuous optimization problems, a Modified tree-seed algorithm(MTSA) is proposed by coupling a newly introduced control parameter named as seed domain shrinkable coefficient(SDSC) and Local reinforcement strategy(LRS) based on gradient information of adjacentgeneration best trees. SDSC is dynamically decreased with iterations to adjust the produced domain of offspring seeds,for achieving the tradeoff between the global exploration and local exploitation. LRS strategy is to execute local exploitation process by employing gradient information of two best trees, for enhancing convergence efficiency and local optima avoidance with probabilities. The compared experimental results show the different effects of differenttype SDSC on MTSA, the faster convergence efficiency and the stronger robustness of the proposed MTSA.

关键词： tree-seed algorithm seed domain shrinkage Local reinforcement High-dimension optimization

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