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上传时间: 2021-03-12
详细说明：进化编程已被广泛实现为连续优化算法。 先前的研究已成为瓶颈，因为大多数进化编程算法都无法稳健地解决不同类型的优化问题。 我们认为，这种瓶颈是由于现有的变异策略很少使用种群信息造成的。 受到描述人如何通过顺从行为来优化其社交活动的心理模型的启发，本研究提出了变异的变异矢量，以模拟具有行为参考，多数影响和独特影响因素的顺从行为。 这些因素分别对应于每种突变个体的三种人口信息：启发式信息，最佳梯度和人口多样性。 我们使用拟议的向量来设计改进的进化编程，具有模拟遵循者变异策略。 结果表明，由这三个因素产生的种群信息增强了求解单峰和多峰函数的进化规划性能的鲁棒性。 通过对1998年和2013年提出的两组基准函数进行实证分析，证实了这一发现。数值结果表明，所提出的算法的平均性能明显优于现有的EP和其他具有类似策略的算法。
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