【摘 要】
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本文研究了一类新型的全局优化的勘探与发掘算法─多父杂交-自适应变异演化算法。该算法的基本思想可追溯到多个根源：一是多岛并行搜索模型,分布式多父体杂交模型,全局搜索与
【机 构】
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深圳信息技职业术学院,信息技术研究,深圳 518000 澳大利亚新南威尔士大学,计算机学院
【出 处】
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中国人工智能学会第12届全国学术年会
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本文研究了一类新型的全局优化的勘探与发掘算法─多父杂交-自适应变异演化算法。该算法的基本思想可追溯到多个根源：一是多岛并行搜索模型,分布式多父体杂交模型,全局搜索与局部爬山混合模型,以及多子空间搜索模型,新算法融合了多父体杂交模型和自适应变异的特点,采用分布式多群体协同勘探与发掘策略。本算法用于求解一套(6个)测试问题得到了满意的结果。数值实验表明：它是一种十分有效的通用全局优化算法,这种算法具有较粗的并行计算粒度,适合于大规模分布式并行处理，特别适合于并行求解复杂的高维非线性规划问题。
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