一种基于标杆管理的优化算法?

• 作者: 于永达 谢安世 黄思明
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 标杆管理 优化算法 智能计算 搜索模式
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 953-969
• 页数: 17页
• 分类号: TP181
• 字数: 13099字
• 语种: 中文

摘要

借鉴标杆管理理念,提出了一种基于标杆管理的优化算法(benchmarking-based optimization algorithm,简称 BOA)。根据标杆管理的核心价值观,设计了一套基于动态小生境的竞争性学习机制,针对常用的编码方案,设计出了具体可行的执行方法。种群内个体执行方向明确的主动学习式搜索,通过对标杆的模仿学习,能够快速搜索到解空间内的目标区域内,具有较好的智能性。此外,整个小生境种群系统通过自组织学习实现与环境的友好交互,较好地解决了保持种群的多样性的难题。分析了 BOA 算法与遗传算法等现代智能优化方法在搜索模式上的重要区别,并通过对比仿真实验,表明算法能够与环境进行稳定而友好的交互,表现出较强的鲁棒性,其搜索速度和寻优能力在实验中均有较好的表现。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于永达	清华大学公共管理学院	113	1433	14.0	37.0
2	谢安世	清华大学公共管理学院	5	12	2.0	3.0
6	黄思明	中国科学院科技政策与管理科学研究所	14	71	6.0	7.0