一种高维不可分测试优化问题构造方法

摘要

根据基因关联模型,对大规模优化问题分组间的相关性进行了理论分析,并在此基础上提出一种相关性可控的测试函数构造方法。通过调整分组数、均分性、连续性、欺骗性等关键参数来生成具有不同相关性、不同求解难度的大规模测试函数,有效模拟不同复杂度的非完全可分优化问题。使用已有相关性指标对所构造测试函数的有效性进行验证,并对比分析了不同算法求解构造测试问题的优化性能。