【摘 要】
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进化算法是求解最优化问题的全局最优解的一类重要方法,由于其广泛的适用性和良好的求解性能而广受关注。然而,进化算法领域存在两个重要的问题,一个是如何更好地平衡全局搜索能力和局部搜索能力,另一个是进化算法一般依赖于数值比较来论证其有效性,但对于如何进行数值比较却缺乏系统的研究。针对第一个问题,本文探索了同一个算法在两层搜索空间协同搜索的新方法,该方法有别于借助局部优化算法来加强局部寻优能力的传统策略。
【基金项目】
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广东省普通高校国家级重点领域专项（2019KZDZX1005）； 国家自然科学基金面上项目（61773119）；
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进化算法是求解最优化问题的全局最优解的一类重要方法,由于其广泛的适用性和良好的求解性能而广受关注。然而,进化算法领域存在两个重要的问题,一个是如何更好地平衡全局搜索能力和局部搜索能力,另一个是进化算法一般依赖于数值比较来论证其有效性,但对于如何进行数值比较却缺乏系统的研究。针对第一个问题,本文探索了同一个算法在两层搜索空间协同搜索的新方法,该方法有别于借助局部优化算法来加强局部寻优能力的传统策略。针对第二个问题,本文系统地研究了数值比较过程中的数据分析方法、比较策略和结果解读。本文的学术贡献主要包括以下几个方面:（1）提出了一种基于深度搜索的算法框架来更好地平衡全局搜索与局部搜索,并将它应用于粒子群优化算法中,大量的数值实验表明效果显著;（2）所提出的改进data profile技术有效克服了原有的不良性质,并适用于优化算法竞赛场景,即优化问题理论最优值已知的场景;（3）对数值比较中的比较策略进行建模,并在此基础上,系统地研究了两种数值比较策略下比较结果的传递性和相容性问题,发现了两种悖论,且计算得到两种悖论发生的概率;（4）证明了一类采用算法独立过滤条件的统计图形方法是可以避免上述两类悖论的数据分析方法。
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