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关键词:

作品名称:大规模数值优化中变量相关性学习的研究

作品大类:自然科学类学术论文

作品来源:第十二届“挑战杯”作品

作品简介： 大规模数值优化在多个领域中有着广泛的应用，然而目前尚未有通用的解决方法。为处理此类问题，本作品提出了变量相关性的数学形式化定义, 并在协同演化算法中首次引入了不犯第二类错误的变量相关性学习机制。实验研究表明，新算法性能比最先进协同演化算法有了统计显著的全面提升。申报者为一作的论文已被演化计算领域顶级会议PPSN’2010 接受，已由SCI、EI和ISTP 收录，并被发明协同演化的美国研究小组引用。