【摘 要】
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为了减少智能优化算法求解复杂问题时所需的目标函数评价次数,降低算法计算代价,在差分进化算法框架下,结合Lipschitz估计理论,提出一种基于局部Lipschitz下界估计支撑面的差
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为了减少智能优化算法求解复杂问题时所需的目标函数评价次数,降低算法计算代价,在差分进化算法框架下,结合Lipschitz估计理论,提出一种基于局部Lipschitz下界估计支撑面的差分进化算法.首先,对新个体的N邻近个体构建Lipschitz下界估计支撑面,进而通过支撑面获取新个体的下界估计值;然后,根据下界估计值设计Lipschitz估计选择策略来指导种群更新;其次,利用下界估计区域的极值信息排除部分无效区域,逐步缩小搜索区域;最后,根据N邻近个体下降方向和主导支撑面下降方向设计广义下降方向做局部增强.
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