面向大规模复杂优化问题的自适应合作协同进化算法研究

项目名称： 面向大规模复杂优化问题的自适应合作协同进化算法研究

项目编号： No.61403206

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 薛羽

作者单位： 南京信息工程大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 进化算法被广泛用于求解科学研究和工程应用领域中的优化问题。然而，随着问题规模的增大，传统进化算法的求解性能急剧下降。目前，合作协同进化算法成了求解大规模优化问题的有效途径之一。但是，一方面，现有分解策略大多仅仅适用于大规模可分优化问题；另一方面，现有研究在设计求解子问题的进化算法时未能注意子问题的维度和性质对进化算法性能的重要影响。本项目旨在提出高效求解大规模复杂优化问题的自适应合作协同进化算法。首先，获取大规模复杂优化问题的结构知识，在此基础上提出自动分解策略。其次，研究子问题维度和性质的差异对进化算法性能的影响，提出能够适应子问题维度和性质不同的自适应进化算法。最后，研究子问题优化计算开销分配问题并设计合适的合作协同进化模型。该研究可拓展大规模优化问题和合作协同进化算法的研究范畴，为求解大规模复杂优化问题提供有效的新方法，研究成果可用于大规模无线传感网络覆盖优化等实际应用领域。

中文关键词： 最优化；进化算法；大数据；大规模复杂优化；

英文摘要： Evolutionary Algorithms (EAs) have been widely used to solve the optimization problems in the fields of science and engineering. However, the performance of the traditional EAs deteriorates rapidly with the scale of the optimization problems increases.

英文关键词： optimization；evolutionary algorithm；big data；complex large-scale optimization；