Decentralized Differential Evolutionary Algorithm for Large-Scale Networked Systems

机译：大规模联网系统分散差分进化算法

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The optimization of a complex system with multiple subsystems is a tough problem. In this paper, a Decentralized differential evolutionary algorithm (DDEA) is proposed. The simulations for both DDEA and centralized DE on three benchmark functions are carried out. The numerical results show that DDEA is efficient to solve decentralized optimization problems. On these problems, the proposed DDEA outperforms centralized DE in convergence.

机译：具有多个子系统的复杂系统的优化是一个棘手的问题。本文提出了一种分散的差分进化算法（DDEA）。执行三个基准函数的DDEA和集中式DE的模拟。数值结果表明，DDEA有效地解决了分散的优化问题。在这些问题上，拟议的DDEA优于收敛性集中。

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来源
《International Conference on Smart City and Intelligent Building》|2019年|xxiv 633 p. :|共11页
会议地点
作者
Guanghong Han; Xi Chen; Qianchuan Zhao;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TU984-532;
关键词
Optimization; Decentralized; System; Subsystem; Differential evolution;

机译：优化;分散;系统;子系统;差分演变;

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