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时间:2019-06-19
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1、智能优化方法课程论文——基于食物链捕食模式的三种群协作遗传算法实验侯树卫1.实验目的通过编程实现基于食物链捕食模式的三种群协作遗传算法,对函数进行优化,将其与标准的遗传算法优化效果进行对比分析,得出一定的结论。同时,在试验过程中学习熟悉遗传算法。2.技术方案在遗传算法基础上,进一步模拟自然界的生物进化过程。自然界生物的进化还受到食物链的影响,被捕食和获取食物直接影响生物进化过程。设想,有三个初始种群,按捕食和食物间的一定关系进行协作,会对遗传算法优化效果有一定提升。算法的流程如下:1.采用实数编
2、码,设置变异参数、种群数量等,生成三个初始种群;2.计算适应度;3.进入迭代:(1)处理第三个种群:第三个种群中所有适应度坏于第二种群平均适应度的个体,作为食物被第二种群分配;删除作为食物的个体。按一定选择方式选择父代,交叉产生子代,进行变异;(2)处理第二个种群:按一定方式分配由第三种群获取的食物,食物低于一定值的个体死亡,作为第一种群食物,同时,对第二种群中适应度坏于第一种群平均适应度的个体,也作为第一种群食物,作为食物的个体删除。按一定选择方式选择父代,交叉产生子代,进行变异;(3)处理第
3、一个种群:按一定方式分配由第三种群获取的食物,食物低于一定值的个体死亡、删除。然后,按一定选择方式选择父代,交叉产生子代,进行变异。(4)每个种群中的最好个体替代最差个体;所有种群中的最好个体分别替代每个种群中的最差个体。(5)计算适应度;(6)继续循环直至满足终止条件;4.输出优化的结果,算法结束。算法采用的交叉方式为多点交叉,即随机选择一半的位串,在父代间交叉。采用的变异方式有:以位串平均值为准按比例上下随机浮动;以位串平均值为准,以取值范围一定比例随机上下浮动;以位串平均值为准,按方差上下
4、随机浮动;以最每代最好个体位串值为准,按同样方式上下随机浮动以及高斯变异。算法中的交叉系数a,变异系数pm、种群规模等根据算法运行情况调整。3.实验结果及分析通过相同数量个体下,分三种群协同进化和单种群进化进行对比。其他参数相同,个体总数为150。三个种群捕食关系为:pop1吃pop2,pop2吃pop3。在迭代代数为300,变异概率为0.3,交叉系数a为0.1参数下,对测试函数一进行优化,分别运行五次。最后的优化结果如下:classicga1:3.515301e-017classicga1:4
5、.811999e-017classicga1:6.306604e-018classicga1:8.110289e-018classicga1:1.177726e-017foodchain1:1.795252e-025foodchain1:1.803103e-025foodchain1:1.019144e-024foodchain1:7.066503e-025foodchain1:1.062899e-024classicga2:2.393638e-029classicga2:9.651748e-0
6、30classicga2:1.393717e-029classicga2:3.456894e-029classicga2:2.568764e-029foodchain2:1.739845e-026foodchain2:1.724897e-027foodchain2:5.407059e-026foodchain2:2.292180e-025foodchain2:1.241327e-026classicga21:1.513442e-022classicga21:4.744149e-022classi
7、cga21:7.380783e-023classicga21:1.037500e-023classicga21:1.369897e-022foodchain21:4.817046e-028foodchain21:9.183365e-029foodchain21:2.496357e-028foodchain21:5.246736e-029foodchain21:3.771595e-029classicga22:1.906018e-003classicga22:2.668078e-004classi
8、cga22:4.903648e-004classicga22:9.686630e-005classicga22:1.767192e-004foodchain22:2.749719e-004foodchain22:1.397267e-003foodchain22:1.435156e-005foodchain22:2.618383e-005foodchain22:4.022535e-004其中:classicga代表一般的遗传算法,foodchain代表采用食物链的算法;序号1代表交叉方式为串位直接
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