2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、現(xiàn)實世界中的大量優(yōu)化問題都含有多個極優(yōu)解(全局最優(yōu)解或局部最優(yōu)解)。面對這些優(yōu)化問題,獲得多個極優(yōu)解往往比僅獲得一個全局最優(yōu)解更為有益。多模優(yōu)化(Multimodal Optimization)尋找一個優(yōu)化問題的多個極優(yōu)解。作為一種通用的黑盒優(yōu)化算法,演化算法(Evolutionary Algorithm,EA)在多模優(yōu)化中應(yīng)用廣泛,并形成了演化多模優(yōu)化這一獨特的研究分支。物種分化(Speciation)是演化多模優(yōu)化中的一項基礎(chǔ)技術(shù)。

2、通過將一個種群劃分成物種(Species)的集合,該技術(shù)使得演化算法能夠工作在較高的物種層次,以物種為單位進行操作,而不是局限于單個個體。目前,已有大量演化多模優(yōu)化算法依賴于該技術(shù)。物種分化的效率和質(zhì)量無疑將對這些算法的性能表現(xiàn)產(chǎn)生直接影響。因此,研究高性能的物種分化算法具有重要意義。
  物種分化技術(shù)的關(guān)鍵和難點為判斷兩個體是否屬于同一物種。目前,主要有基于距離的和基于拓撲的兩類算法?;诰嚯x的算法根據(jù)兩個個體間的距離判斷它們是

3、否屬于同一物種,依賴設(shè)置困難的小生境(Niche)半徑參數(shù),對目標問題有較強假設(shè)。其優(yōu)點在于無需在解空間中采樣新的點,從而沒有額外的適應(yīng)度評估開銷?;谕負涞乃惴ǜ鶕?jù)適應(yīng)度地形的拓撲結(jié)構(gòu)特征來判斷兩個個體是否屬于同一物種,無需小生境半徑參數(shù),對目標問題假設(shè)較弱。然而,現(xiàn)有拓撲物種分化算法都需要采樣新的點以捕獲適應(yīng)度地形的拓撲結(jié)構(gòu)特征,從而造成額外的適應(yīng)度評估開銷。適應(yīng)度評估是演化算法的核心資源。降低物種分化過程中的適應(yīng)度評估消耗對于提升

4、算法的整體性能具有非常積極的作用。
  本文研究無需消耗額外適應(yīng)度評估的拓撲物種分化技術(shù)?;陔S機采樣的演化算法在執(zhí)行過程中會產(chǎn)生大量歷史信息。于是,提出僅通過歷史信息來捕獲適應(yīng)度地形的拓撲結(jié)構(gòu)特征。為此,首先從點序列的全新視角重新闡釋了現(xiàn)有拓撲物種分化算法的基本思想,并將新思路的核心問題歸結(jié)為構(gòu)造一個僅由歷史點構(gòu)成的近似序列。將該問題形式化為了一個帶約束的組合優(yōu)化問題,并設(shè)計了一個專門的分治算法對其進行高效求解。最后,得到了一個

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