;!$$%基于小生境遗传算法的多峰函数全局优化研究朱筱蓉,张兴华(南京工业大学自"> ;!$$%基于小生境遗传算法的多峰函数全局优化研究朱筱蓉,张兴华(南京工业大学自" />
基于小生境遗传算法的多峰函数全局优化研究

基于小生境遗传算法的多峰函数全局优化研究

ID:33326819

大小:145.51 KB

页数:5页

时间:2019-02-24

基于小生境遗传算法的多峰函数全局优化研究_第1页
基于小生境遗传算法的多峰函数全局优化研究_第2页
基于小生境遗传算法的多峰函数全局优化研究_第3页
基于小生境遗传算法的多峰函数全局优化研究_第4页
基于小生境遗传算法的多峰函数全局优化研究_第5页
资源描述:

《基于小生境遗传算法的多峰函数全局优化研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、第!"卷第#期南’京’工’业’大’学’学’报29:;!",9;#!$$%年&月()*+,-.)/,-,(0,1*,023+4056)/5378,).)16<=>;!$$%基于小生境遗传算法的多峰函数全局优化研究朱筱蓉,张兴华(南京工业大学自动化学院,江苏南京!?$$$@)摘’要:针对基本遗传算法在求解多峰函数时很难找到全部最优解的问题,研究了基于淘汰相似结构机制的小生境遗传算法。用该算法对两个典型多峰函数求解的测试结果表明,该算法较之基本遗传算法有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。关键词:遗传算法;小生境;多峰函数;全局优化!中图分类号:5A

2、#$?’’’文献标识码:-’’’文章编号:?%B?CB%D#(!$$%)$#C$$#@C$&’’很多实际应用问题,如工程设计、组合优化、决概念,让种群中的个体在不同特定的生存环境中进策等问题中都存在多个解,这些问题经过简化处理化,而不是全部聚集在一种环境中。这样可以使算后,可以归结为多峰函数求解问题。因而,对多峰函法在整个解空间中搜索,以找到更多的最优个体。数求解方法的研究具有较重要的应用价值。避免了在进化后期适应度高的个体大量繁殖,充斥[?]遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传整个解空间,导致算法停止在局部最优解上。和进化过程而形成的一种概率

3、搜索算法。它在许多遗传算法中模拟小生境的方法主要有以下复杂优化问题的应用中提供了鲁棒的寻优技术。但几种:在用基本遗传算法求解多峰值函数的优化计算问题(?)基于预选择的小生境实现方法’7=IEFFGE9时,经常是只能找到几个最优解,而且有时得到的是在?@B$年提出了基于预选择机制(AJHKH:HFLE9M)的[!]局部最优解。然而有时我们希望优化算法能够小生境实现方法。其基本思想是:仅当新产生子代找出问题的所有最优解。虽然对同一问题多次求解个体的适应度超过其父代个体时,所产生出的子代可能找到多个解,但因求解结果具有随机性,所以不个体才能替代其父代

4、个体而遗传到下一代群体中,能保证找到全局最优解。而小生境遗传算法在解决否则父代个体仍保留在下一代群体中。由于子代和这类问题时有着良好的性能。父代个体之间的编码结构有相似性,所以该方法替本文研究一种基于淘汰相似结构机制的小生境代掉的只是一些编码结构相似的个体,故它能有效[#]遗传算法,并将该算法用于多峰函数的极值求解地维持种群多样性,并造就小生境的生存环境。[D]问题。试验结果表明,该方法具有更好的收敛速度(!)基于排挤的小生境实现方法’NH(9MO和全局搜索能力,其综合性能优于基本遗传算法。在?@B&年提出基于排挤(7J9PQEMO)机制的小生

5、境实现方法。其基本思想是:设置一个排挤因子!",?’小生境遗传算法由群体中随机选择的?R!"个个体组成排挤成员,排挤掉一些与其相类似的个体。这里,个体之间的在生物学中,小生境(,EFGH)是指特定的生存环相似性可用个体编码串之间的海明距离来度量。随境。生物在其进化过程中,一般总是与自己相同的着排挤过程的进行,群体中的个体逐渐被分类,从而物种生活在一起。物以类聚,人以群分。这就是一形成各个小的生存环境,并维持了群体的多样性。[&]种小生境的自然现象。在遗传算法中引进小生境的(#)基于共享函数的小生境实现方法’19:QS!收稿日期:!$$&C$@C

6、$&基金项目:江苏省教育厅自然科学基金资助项目($#T(U&?$$D?)作者简介:朱筱蓉(?@"?C),女,江苏吴县人,硕士生,主要研究方向为进化计算与智能信息处理等;万方数据张兴华(联系人),副教授,3SV=E::WXGMYZL[?%#;F9V1;南/京/工/业/大/学/学/报/第.’卷/)!"#$等在%&’(年提出了基于共享机制()*+#,-$)的"6(%(.⋯(*⋯(+。变异点的新基因值是:小生境实现方法。其基本思想是:通过反映个体之)***(*6,9,-5(-,9+:7,9,-)间相似程度的共享函数来调整群体中各个个体的适式中:[,*,

7、,*]为变异点(的取值范围,-为9,-9+:*应度,从而在这以后的进化过程中,能够依据这个调[;,%]内符合均匀概率分布的一个随机数。整后的新适应度来进行选择运算。这种调整适应度(<)小生境淘汰运算/在每一代群体中,首先的方法能够限制群体内个别个体的大量增加,以维两两比较各个个体之间的距离。两个个体".、"/之护群体的多样性,并形成了一种小生境的进化环境。间的距离用个体编码串之间的海明距离来度量,可用下式表示:./基于淘汰相似结构机制的小生境遗传算+.法的实现,".7"/,6#((.*7(/*)!*6%(.6%,.,⋯,!507%)//基于淘汰

8、相似结构机制小生境遗传算法是在基/6.5%,⋯,!50本遗传算法的基础上增加小生境淘汰运算,通过引式中:+表示染色体编码串的长度。若这个距离在入罚函数

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。