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理科

恒元物理學(xué)講座(第080期):基于概率分布的多峰優(yōu)化演化算法

發(fā)布時(shí)間:2017-05-20 瀏覽:次

講座題目:恒元物理學(xué)講座(第080期):基于概率分布的多峰優(yōu)化演化算法

講座人:陳偉能 教授

講座時(shí)間:16:00

講座日期:2017-5-19

地點(diǎn):長安校區(qū) 物理學(xué)與信息技術(shù)學(xué)院六層學(xué)術(shù)報(bào)告廳(致知樓3623-3624)

主辦單位:物理學(xué)與信息技術(shù)學(xué)院

講座內(nèi)容:多峰值優(yōu)化一直以來都是計(jì)算機(jī)科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)等領(lǐng)域的重要難題和研究熱點(diǎn)。進(jìn)化計(jì)算(Evolutionary Computation,EC)因其無須依賴待解問題的具體數(shù)學(xué)模型特性,成為了求解復(fù)雜多峰優(yōu)化問題的重要方法。分布估計(jì)算法(Estimation of Distribution,EDA)作為一種特殊的EC算法,通過對(duì)種群中優(yōu)勢(shì)個(gè)體的分布情況建立概率模型,利用估計(jì)的概率模型進(jìn)行采樣實(shí)現(xiàn)種群的迭代進(jìn)化。基于這種基于概率分布估計(jì)的策略,EDA具有良好的搜索多樣性維持能力,并且能通用于連續(xù)和離散的優(yōu)化空間。受EDA的啟發(fā),本報(bào)告將介紹兩類基于概率分布估計(jì)的多峰優(yōu)化進(jìn)化算法框架:多解優(yōu)化的EDA方法,以及基于概率分布的連續(xù)-離散混合空間優(yōu)化方法。