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基于对位计算的差分进化算法探究

 理学院

Studies on Differential Evolution Based on Opposition-based Learning

我们将利用传统对位差分进化(ODE)算法框架,同时尝试构建其他对位计算方式,并将其应用于当前种群个体对立的解决方案,深入研究该对位计算方式,分析用于种群初始化以及交叉、变异、选择时的具体算法。基于现有理论支撑将该计算方式与传统的对位差分进化(ODE)、广义对位差分进化(GODE)、差分进化(DE)、随机形心对位差分进化(SCODE)四种典型策略相结合,与参考论文中给出的利用高斯扰动的四种策略比较,以此探究该对位计算方式是否能够扩展相反点的搜索邻域这一问题,计算能够增加找到更优解决方案的可行性与可能性。

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项目负责人

童学斌2020级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机类

项目成员

王子硕2020级 人工智能学院 人工智能

戴尧旭2020级 人工智能学院 信息工程

华雯洁2020级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机类

施天勤2020级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机类

指导老师

赵新超理学院 教授

评审老师

贺祖国理学院 教授

该项目暂无荣誉
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