【摘 要】
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提出了一种有别于当前优化算法框架的自组织学习算法（self-organizing learning algorithm,SLA）,该算法融合遗传算法并行搜索与模拟退火串行搜索,结合粒子群学习机制和禁忌搜索
【机 构】
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安徽工业大学管理科学与工程学院,中国科学技术大学计算机系
【基金项目】
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安徽省教育厅重大基金项目（ZD200904）
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提出了一种有别于当前优化算法框架的自组织学习算法（self-organizing learning algorithm,SLA）,该算法融合遗传算法并行搜索与模拟退火串行搜索,结合粒子群学习机制和禁忌搜索机制,实现了系统与环境的交互学习,能够很好地处理传统优化方无法应对的高维非线性优化问题。SLA分自学习和互学习两个智能化学习阶段,先进行基于自学习机制的邻域禁忌搜索,保证局部极值的收敛,然后通过信息共享平台,进行基于互学习机制的广域禁忌搜索,保证全局极值的收敛。系统通过与环境交互学习而自适应地调整搜索策略
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