基于云计算的协同进化粒子群算法及应用研究

项目名称： 基于云计算的协同进化粒子群算法及应用研究

项目编号： No.61379060

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 凌应标

作者单位： 中山大学

项目金额： 78万元

中文摘要： 传统的优化方法和计算模式对大规模优化问题的求解效率不高。通过结合云计算模式的并行计算能力和粒子群优化算法的全局搜索能力，本课题提出一种基于云计算的协同进化粒子群优化算法，并将其应用于求解大规模优化问题。将待解问题根据优化目标功能进行解耦，降低问题的维度和复杂度，并为解耦后的每个子问题分配相应的云计算资源。利用多个子种群对解耦后的多个子问题分别进行优化，并通过对优化状态的动态感知灵活调整子种群间的协作通信策略，提高算法在云计算模式下的协作效率。通过对协同进化粒子群优化算法的两类控制参数作用的分析，在云计算模式下对这两种参数分别进行自适应调整，进一步提高算法的性能和鲁棒性。最终，本课题将给出一个运用基于云计算的协同粒子群优化算法求解大规模优化问题的新途径，提高问题的求解效率、求解精度和算法可靠性，预期在算法理论和实际应用中取得创新性成果。

中文关键词： 大规模优化问题；解耦；协同进化的粒子群算法；基于图的差分分组；基于谱聚类的差分分组

英文摘要： Traditional optimization methods and computing models are not efficient enough for solving large-scale optimization problems. Through a combination of the parallel computing power of cloud-computing model and the global search capability of particle swarm

英文关键词： large-scale optimization problems；decoupling；cooperative co-evolutionary PSO algorithms；graph-based differential grouping；spectrum clustering differential grouping