【摘 要】
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提出了一种求解大规模复杂优化问题的并行列队竞争算法。该算法采用带虚拟主节点的粗粒度模型作为并行框架,通过动态迁移拓扑、动态繁殖子代等策略以实现局部搜索与全局搜索
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提出了一种求解大规模复杂优化问题的并行列队竞争算法。该算法采用带虚拟主节点的粗粒度模型作为并行框架,通过动态迁移拓扑、动态繁殖子代等策略以实现局部搜索与全局搜索的对立统一。对典型测试函数的计算证实:并行列队竞争算法的求解性能与收敛速率明显优于普通列队竞争算法,适用于求解大规模复杂优化问题。
A parallel queue competition algorithm for solving large-scale and complex optimization problems is proposed. This algorithm adopts the coarse-grained model with virtual primary nodes as the parallel framework, and achieves the unification of local search and global search by dynamically migrating the topology and dynamically propagating children. The calculation of the typical test function confirms that the performance and convergence rate of the parallel queuing competition algorithm are obviously superior to the ordinary queuing competition algorithm, which is suitable for solving large-scale and complex optimization problems.
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