智能优化方法课程论文

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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