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《基于有导向变异算子的gm_ea算法》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27卷第4期计算机应用研究Vol.27No.42010年4月ApplicationResearchofComputersApr.20103基于有导向变异算子的GM2EA算法1,2121闭应洲,陆建波,丁立新,元昌安(1.广西师范学院计算机与信息工程学院,南宁530004;2.武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉430072)摘要:为了进一步提高演化算法的效率,提出基于有导向变异算子的GM2EA算法(guidedmutationevolutio2naryalgorithm)。通过结合粒子群优化的方法改进郭涛算法,更好地利用当前最优解指导变异,并将算法分为探索与开
2、采两个阶段;在开采阶段基于模拟退火方法决定是否用新个体取代旧个体,在巩固所获取的建筑块成分的同时,尽可能克服早熟收敛问题。实验结果证明了新算法的有效性。关键词:有导向的变异;郭涛算法;粒子群优化;模拟退火中图分类号:TP30116文献标志码:A文章编号:100123695(2010)0421249203doi:10.3969/j.issn.100123695.2010.04.012GM2EA:guidedmutationevolutionaryalgorithm1,2121BIYing2zhou,LUJian2bo,DINGLi2xin,YUANChang2an
3、(1.CollegeofComputer&InformationEngineer,GuangxiTeachersEducationUniversity,Nanning530004,China;2.StateKeyLaboratoryofSoftwareEngineering,WuhanUniversity,Wuhan430072,China)Abstract:Todesignamoreeffectiveevolutionaryalgorithm,thispaperintroducedanewguidedmutationevolutionaryalgo2rithm
4、bycombiningGuotaoalgorithmwiththeideafromparticleswarmoptimization,whichfocusedonexploitingtheglobalbestsolutioninpopulationtodirectthemutation.Inordertopreservethecomponentsofbuilding2blocksandavoidtheprema2tureproblem,separatedthesearchprocessastheexplorationphaseandexploitationpha
5、se,andinexploitationphasesimulatedannealingwasappliedasthereplacepolicy.TheexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmissignificantlysuperiortoGuotaoalgorithm.Keywords:guidedmutation;Guotaoalgorithm;particleswarmoptimization(PSO);simulatedannealing化算法中盲目的变异算子,有效抑制优化过程中的退化现引言象;文献[
6、5]提出将分布估计算法与传统的变异算子结合,在概率模型的指导下,变异算子修改父代个体产生新个体。变异算子作用在一个个体上,然后产生一个新的与父代不一致的子代个体,它实现了演化搜索的基本步骤:生成一个后由于概率模型刻画了有潜质的区间,所以新解很有可能属代就相当于在搜索空间中从一点搜索到另一点。由于变异算于或靠近有前途的区域,所有这些有导向的变异算子都取子的作用一般是使得某些位以小的概率产生变化,或者是个体得了很好的效果。的一小部分产生变化,在变异算子的作用下,父代个体与子代粒子群算法(PSO)是模拟鸟群觅食过程的一种仿生算法。个体变化不大。从这个角度看,变异算子有
7、其理论意义,它可在PSO中,只有当前全局最优解或局部最优解影响粒子的搜以保证搜索空间是连接的,即搜索空间中任意点在变异算子的索行为。与遗传算法比较,在大多数的情况下,PSO搜索更强[6][7]作用下是可达的。在给定充足时间的前提下,演化算法找到最调利用已有的最优解。近似最优原理认为:好的解是相优解的关键在于表示潜在解的基因型在变化算子的作用下是似的,因此围绕已知最优解来产生新的解是合理的。但需要注[1]可达的。意的是,强调对已知最优解的利用在加快搜索进程向较优解靠满足这个条件的最简单方法就是,允许变异算子将任拢的同时,往往导致早熟收敛。在探索(explorati
8、on)与开采意位上的等位
