Evolutionära algoritmer (EAs) har med framgång tillämpats på många numeriska och kombinatoriska optimeringsproblem under de senaste åren. Men de förlorar ofta sin effektivitet och sina fördelar när de tillämpas på stora och komplexa problem, t.ex. de med höga dimensioner. Även om kooperativ koevolution har föreslagits som en lovande ram för att ta itu med högdimensionella optimeringsproblem, rapporterades endast begränsade studier genom att bryta ner ett högdimensionellt problem i enskilda variabler (dimensioner). Sådana metoder för nedbrytning misslyckades ofta med att lösa oskiljaktiga problem, för vilka det finns täta interaktioner mellan olika beslutsvariabler. I detta dokument föreslår vi en ny samarbetsram som kan optimera storskaliga problem som inte går att skilja åt. En slumpmässig gruppering och adaptiv viktning införs i problem sönderdelning och koevolution. Istället för konventionella evolutionära algoritmer antas en ny differentialutvecklingsalgoritm. Teoretisk analys presenteras i detta dokument för att visa varför och hur den nya ramen kan vara effektiv för att optimera stora icke-skiljbara problem. Omfattande beräkningsstudier genomförs också för att utvärdera den nya algoritmens prestanda på ett stort antal referensfunktioner med upp till 1000 dimensioner. Resultaten visar tydligt att vårt ramverk och algoritmer är effektiva såväl som effektiva för storskaliga utvecklingsoptimeringsproblem. Vi är omedvetna om alla andra evolutionära algoritmer som kan optimera 1000-dimension icke-separata problem lika effektivt och effektivt som vi har gjort.
DE-algoritmen med denna slumpmässiga grupperingsstrategi, nämligen DECC-G, presterar bra på en uppsättning storskaliga optimeringsproblem med upp till 1000-D REF.
Large scale evolutionary optimization using cooperative coevolution q
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}