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摘要
针对现有自组织迁移算法（SOMA）只能求解单个优化问题以及“隐并行性”未能被充分挖掘的缺陷，提出信息筛选多任务优化自组织迁移算法（SOMAMIF）实现同一时刻处理多个优化问题。首先，构造多任务统一搜索空间，根据任务个数设置相应的子种群，然后对各子种群当前最优适应值进行判断，若连续若干代停滞进化时，产生信息交互需求，接着按概率从剩余子种群中筛选对自己有用的信息，过滤无用信息，在保证信息正向迁移同时达到种群结构的重新调整，最后对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析。仿真实验表明，SOMAMIF算法在同时求解多个高维函数优化问题时均快速收敛至全局最优解0,SOMAMIF算法与分形技术相结合同时提取不...
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