应用自主混合基于代理的计算解决难优化问题
摘要：进化多智能体系统 (EMASs) 在处理困难、多维问题方面非常出色，它们的效能在理论上已通过相关马尔可夫链模型的分析得到证明。现在的研究继续将自主混合引入到 EMAS 中。本文重点介绍了 EMAS 的混合版本，并涵盖了选择和引入一些混合算子以及定义主算法启动混合步骤的规则。这些混合步骤利用了现有的、众所周知并已被证明高效的元启发式算法，并将其结果整合到主算法中。所讨论的修改基于一些困难的连续优化基准函数进行了评估。
作者：Mateusz Godzik, Jacek Dajda, Marek Kisiel-Dorohinicki, Aleksander Byrski, Leszek Rutkowski, Patryk Orzechowski, Joost Wagenaar, Jason H. Moore
论文ID：2210.13205
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2022-10-25