SP-MEC算法的收敛性分析

进化算法求解多目标优化问题具有独特的优势。SP-MEC是一种新的利用思维进化算法(MEC)解决多目标优化问题的算法,数值实验结果验证了它的可行性与有效性。文章利用概率论的基本理论对其收敛性进行分析,提出局部Pareto最优解集、局部Pareto最优态集及趋同过程产生的序列强收敛的概念,证明了在满足一定条件下趋同过程产生的序列强收敛于局部Pareto最优态集。

数据驱动的发展式头脑风暴优化算法综述

头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法是一种新兴的群体智能优化方法,以众人集思广益解决问题为原型,抽取其中解决问题的模式,将其抽象为智能优化算法.介绍了头脑风暴优化算法的优化算子和基本原理,在对基本头脑风暴优化算法和目标空间中的头脑风暴优化算法比较的基础上,对头脑风暴优化算法的研究现状,包括群体多样性、求解不同类型问题和实际应用的研究现状进行了全面的综述.最后对头脑风暴优化算法有待进一步研究的问题进行了展望.