【摘 要】
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多因子进化算法是近年来智能计算领域日益受到关注的研究的对象.但传统多因子进化算法除了存在负迁移的问题,算法自身的效率和适应性还有待提高,基于种群分布特征设计高效的种群迭代方法方案,以实现种群多样性的主动控制和种群搜索方向和提高算法自适应性,使算法有更广阔的应用前景.本文研究和改进多因子进化算法,主要介绍了两种改进后的算法:（1）一种使用最大均值差异方法的多因子进化算法,基于在线传输参数估计的多因子
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多因子进化算法是近年来智能计算领域日益受到关注的研究的对象.但传统多因子进化算法除了存在负迁移的问题,算法自身的效率和适应性还有待提高,基于种群分布特征设计高效的种群迭代方法方案,以实现种群多样性的主动控制和种群搜索方向和提高算法自适应性,使算法有更广阔的应用前景.本文研究和改进多因子进化算法,主要介绍了两种改进后的算法:（1）一种使用最大均值差异方法的多因子进化算法,基于在线传输参数估计的多因子进化算法的在线学习的随机分配概率矩阵进行改进,使用最大均值差异的方法为种群概率混合分布的度量准则,这个算法保护种群多样性,使种群间知识迁移范围扩大和迁移效率提高,有效地提高了最优解搜索效率;（2）基于残差网络技术的多因子进化算法,在使用最大均值差异方法的多因子进化算法的基础上进一步改进,采用残差网络技术去除中间冗余的进化部分,取其中间迭代次数进化结果最优解,基于残差网络技术的多因子进化算法运算在提高算法运算效率上有明显而高效的效果.实验结果表明,MFEA-MM D使任务间知识迁移程度比MFEA-II高出35%,算法运算速率高出29%.MFEARN算法最大程度避免多因子进化算法最常见的负迁移的影响,收敛速度比MFEA-I和MFEA-II更快,算法自适应能力和全局搜索能力更强,相比于MFEA-I算法和MFEA-Ⅱ算法,MFEA-RN算法更易在不同的任务间统一搜索空间中相交和函数相似性的组合问题中跳出局部最优解,寻找全局最优解.
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