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A multidimensional search algorithm based on serial computation for solving ultra-high dimensional optimization problems
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PRE
AI
DOI：10.1007/s12530-025-09754-1.png)
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摘要
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为应对大多数元启发式算法在处理高维及超高维优化问题时遇到的困难，本文通过分析并串行计算优化问题的各参数，提出了一种多维搜索算法（MDA）。MDA包含三个关键组件：起始位置确定、多维串行搜索和位置变异。该算法分析了优化问题的每一个影响参数，适用于解决高维及超高维优化问题。通过使用锚点进行位置变异，解决了粒子在进化过程中易陷入局部最优位置的问题。MDA使用CEC2022测试套件和CEC2005选定的基准函数进行基准测试，并与多种元启发式算法进行比较。实验结果表明，MDA在低维至高维问题上均能提供极具竞争力的结果，展现出良好的优化精度和稳定性。最后，将所提算法应用于极端学习机（ELM）的故障诊断中，优化了3060个参数。轴承故障分类实验证明了其卓越的分类性能，表明该算法适用于超高维工程优化问题。
Keyword:
Serial computing
Ultra-high dimensional
Optimization problem
CEC2022
CEC2005
ELM
期刊
IF:
2.7
论文数:
244
被引数:
1.2K
机构
引用论文
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