《基於分布估計算法的混合智慧型最佳化算法的研究與套用》是依託中山大學，由王甲海擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於分布估計算法的混合智慧型最佳化算法的研究與套用
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：王甲海
- 依託單位：中山大學
- 批准號：60805026
- 申請代碼：F0305
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：2009-01-01 至 2011-12-31
- 支持經費：18（萬元）
中文摘要
最最佳化技術在科學、工程等領域都有極廣泛的運用，受到了理論界和工程界的廣泛關注和深入研究，最佳化理論與算法的研究已成為一個同時具有理論意義和套用價值的重要熱點課題。差分演化算法是解決最佳化問題的非常有效的新興算法,但它主要用於連續最佳化領域,至今尚不能象解決連續最佳化問題那樣有效的處理離散或組合最佳化問題。Hopfield神經網路用於組合最佳化問題由來已久，但一直存在著局部最小值問題。本課題旨在提出解決離散或組合最佳化問題的新的離散差分演化算法和尋找克服Hopfield神經網路的局部最小值問題的新方法，為此，本課題基於分布估計算法的思想，提出了基於分布估計算法的離散差分演化算法和基於分布估計算法的離散Hopfield神經網路算法。同時利用新提出的算法解決理論上的經典組合最佳化問題，如無約束二進制二次規劃問題，和工程實踐中如通訊領域和數據挖掘領域的典型組合最佳化問題，驗證算法的最佳化性能，拓寬算法的套用領域。
