基于自适应空间扫描和混合聚类分组的大规模优化算法

刘海燕; 高丝雨; 杨瀚哲; 拓守恒

doi:10.13682/j.issn.2095-6533.2026.01.010

西安邮电大学学报 ›› 2026, Vol. 31 ›› Issue (1) : 90 -102. DOI: 10.13682/j.issn.2095-6533.2026.01.010

基于自适应空间扫描和混合聚类分组的大规模优化算法

刘海燕, 高丝雨, 杨瀚哲, 拓守恒

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摘要

针对大规模全局优化问题维度高、局部极值多以及计算负担大等特点，提出一种基于自适应空间扫描和混合聚类分组的大规模优化算法。通过设计自适应空间扫描算法对大规模问题的每一维进行优化，以初步找到较好的解，逐步缩小搜索空间，同时存储有关决策变量的重要信息。利用混合聚类分组方法对大规模完全不可分问题进行合理分组：借鉴机器学习中的聚类分组思想，基于密度和贡献度进行分组，提高相互关联变量被分到同一组的可能性；利用随机分组进一步增加分组的多样性，使求解过程更具灵活性。实验结果表明，所提算法在处理高维、多局部极值的大规模全局优化问题时，表现出更优的综合性能，能够快速且精准逼近全局最优解，充分验证了该算法的有效性。