摘要：现实世界中的许多应用与实值优化问题紧密相关.为了求解复杂的实值优化问题,一些研究工作提出不同的元启发式假设并设计相应的搜索策略.在搜索解空间过程中,如何平衡探索解空间新区域(多样化)与实现优质解利用(集约化)之间的关系,是提高元启发式搜索算法性能的关键因素之一.特别地,负相关搜索(negatively correlated search, NCS)通过在搜索进程中引入负相关的搜索趋势,促进了解的多样性,有效改进了并行爬山算法的搜索性能.负相关搜索将每一个搜索进程的搜索行为建模为概率分布,在此基础上,根据搜索进程的搜索范围的相对大小,将搜索行为进一步划分为全局搜索行为和局部搜索行为.然后提出一种新的元启发式搜索算法,即非对称负相关搜索(negatively correlated search with asymmetry, NSA),它假设具有全局搜索行为的搜索进程应尽可能远离具有局部搜索行为的搜索进程.得益于搜索进程之间非对称的负相关的搜索趋势,提出的算法相比负相关搜索拥有更优的搜索效率.实验结果表明:相比成熟的搜索方法,非对称负相关搜索在20个多模态实值优化问题上取得了最佳的整体性能.

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