一、问题背景介绍 在高维优化问题中，通常采用分治法，对维度进行分组之后分别演化，最后合并得出结果。在协同演化之类的算法中，会对每一个分组进行循环演化。实际情况中，每个分组的权重不尽相同，当对某些权重很低的分组进行演化后，对于结果的改进会不如人意，因此，需要采用一种方案，识别分组后的各个分组的贡献度，然后对具有高贡献的分组给予更多的评估次数。借此提高全局优化的结果。 Contribution-B

0、论文背景 本文是在CBCC1和CBCC2的基础上提出了CBCC3。在本文中，证明了过度探索和过度开发是现有CBCC变体中性能损失的两个主要来源。在此基础上，提出了一种新的基于贡献的算法，可以在探索和开发之间保持更好的平衡。 Omidvar M N, Kazimipour B, Li X, et al. CBCC3—A contribution-based cooperative co-e