Abstract-Cooperative coevolutionary (CC) algoritmer sönderdela ett problem i flera delkomponenter och optimera dem separat. En sådan split-and-conquer-strategi gör CC-algoritmer potentiellt väl lämpade för storskalig optimering. Nedbrytningen kan dock vara felaktig, vilket resulterar i en felaktig uppdelning av de samspelande beslutsvariablerna i olika delkomponenter och därmed en förlust av viktig information om topologin i det övergripande fitnesslandskapet. I detta dokument föreslår vi en idé som samtidigt söker efter flera optima och använder dem som informativa representanter som ska utbytas mellan delkomponenter för ersättning. I detta syfte införlivar vi ett multimodalt optimeringsförfarande i varje delkomponent, som är adaptivt utlöses av statusen för subkomponentoptimerare. Dessutom föreslås ett icke-dominansbaserat urvalssystem för att adaptivt välja en komplett lösning för utvärdering från de som konstrueras genom att kombinera informativa representanter från varje delkomponent med en given lösning. Den föreslagna algoritmens prestanda har visats genom att jämföra fem populära CC-algoritmer på en uppsättning utvalda problem som är kända för att vara svåra för traditionella CC-algoritmer. Den föreslagna algoritmens överlägsna prestanda bekräftas ytterligare av en omfattande studie som jämför 17 toppmoderna CC-algoritmer och andra metaheuristiska algoritmer på 20 1000-dimensionella referensfunktioner. Index Terms-Cooperative coevolutionary (CC) algoritm, information kompensation, storskalig optimering (LSO), multimodal optimering (MMO).
Nyligen föreslogs en multimodal optimering baserad på CC (MMO-CC) i REF, MMO-CC sökningar efter flera optima och använder dem som informativa representanter som ska utbytas mellan delkomponenter.
Multimodal Optimization Enhanced Cooperative Coevolution for Large-Scale Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}