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基于相似历史信息迁移学习的进化优化框架进化优化迁移学习粒子群优化模型匹配 2024/1/23

现有进化算法大都从问题的零初始信息开始搜索最优解,没有利用先前解决相似问题时获得的历史信息,在一定程度上浪费了计算资源.将迁移学习的思想扩展到进化优化领域,本文研究一种基于相似历史信息迁移学习的进化优化框架.从已解决问题的模型库中找到与新问题匹配的历史问题,将历史问题对应的知识迁移到新问题的求解过程中,以提高种群的搜索效率.首先,定义一种基于多分布估计的最大均值差异指标,用来评价新问题与历史模型之...