2 W! K( A/ Q) z/ e②扰动：使用若干方法扰动决策变量尝试对变量进行分组。3 R8 t' F6 u# H& k
4 X0 @$ I7 a: q6 A9 [
③模型建构：基于个体数量s的概率模型，在进化过程中迭代更新。 # d; x& J1 @: v d5 L* e# n6 y; u+ ]/ x2 G. ~/ A) D
4 x$ f: c U; n/ T* v1 }# ^% Y
, r# k1 @; a# i2 a$ n
下面是CC算法不同的分解策略体现的论文: ! f! y$ u+ E5 ] 7 |! G* i6 x/ }7 E* i" fLiu, X. Yao, Q. Zhao, and T. Higuchi, “Scaling up fast evolutionary& _% _2 M- R* `! d( F! t0 h; r
programming with cooperative coevolution,” in Proc. IEEE Congr. Evol.7 m# _. {; m: @6 }
Comput., 2001, pp. 1101–1108.（这是第一次解决1000维的基准问题采用的合作协同进化算法） # M" j4 J4 T7 H- kvan den Bergh and A. P. Engelbrecht, “A cooperative approach to. g- x" N. Z) t& @) Y5 o9 n
particle swarm optimization,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 8, no. 3,225–239, Jun. 2004.（这是第一个应用到PSO算法，将一个n维问题分成k-s维问题，没有在大规模的问题上测试过） 7 T& m& n/ Z9 X% V; f: q1 Y4 y 6 \) e; a z; `/ R( T ( ?+ K P; x( s! {% C& }( E
& B% E& B* A* L( i5 MShi, H. Teng, and Z. Li, “Cooperative co-evolutionary differential' J3 n% g: n+ D
evolution for function optimization,” in Proc. Int. Conf. Natural Comput.,9 e6 p+ Z0 V; g# O; N6 Z/ @6 Z
2005, pp. 1080–1088.（应用在差分进化算法中，决策变量被分成两个同样大小的子成分，不适合高维） 8 g2 i" h2 P( ~* @' F n fYang, K. Tang, and X. Yao, “Large scale evolutionary optimization/ v* n. d9 P& h" A
using cooperative coevolution,” Inf. Sci., vol. 178, pp. 2986–2999, 4 M/ n, u; J! G1 |$ C2 R3 \7 `) nAug. 2008.（将问题分成k-s维问题，使用随机分组，在1000维上取得了很好的效果） - `2 T, N5 S( r5 D , ]$ p% O; ]0 x2 ~N. Omidvar, X. Li, Z. Yang, and X. Yao, “Cooperative coevolution* e0 A( x$ _( r. Q' [# r8 ~: l
for large scale optimization through more frequent random 6 `& E4 h ^. |+ Q! m7 n+ a1 Pgrouping,” in Proc. IEEE Congr. Evol. Comput., Jul. 2010,1754–1761.（修正的CPSO随机分组方案，达到2000维） % P0 _- Y7 r" A2 ?% B2 e % f- h" e0 B; i9 L' ] 4 K' C$ o, p/ y2 O
0 a) C% o( A7 A7 e6 u' [( U8 C
N. Omidvar, X. Li, and X. Yao, “Cooperative co-evolution with delta) K% B e( e; U M
grouping for large scale non-separable function optimization,” in Proc. ( p$ R# ]; b& @2 v* {& A" J0 z, ^" E7 PIEEE Congr. Evol. Comput., Jul. 2010, pp. 1762–1769.（增量分组策略，当目标函数存在不可分子成分时性能低） 7 W3 h' o' n6 i6 Y- k0 g$ K: B j+ T: f. e. u6 W# D9 S4 V
) ?7 M( W' ~% x( T2 [( n) j; S8 o7 ~( R# s
Yang, K. Tang, and X. Yao, “Multilevel cooperative coevolution1 Y; l/ Z( R7 O1 \& x
for large scale optimization,” in Proc. IEEE Congr. Evol. Comput., * H9 w- X# \+ vJun. 2008, pp. 1663–1670.（MLCC算法，一组不同s的值（子成分的大小）提供给算法，缺点较多）# w) m8 o) r. @ }9 B7 h
