進化策略與進化規劃的異同

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1、進化策略與進化規劃的異同摘要：進化策略與進化規劃同屬於模擬進化優化方法中的重要分支，它們以特有的運算方式在求解復雜的、常規優化方法難以處理的優化問題上顯示瞭一定的優勢。進化策略與進化規劃在很多方面存在著相似性，為瞭更好地挖掘、理解兩種方法的優化本質，有必要對這兩種方法的異同之處加以闡述關鍵詞：模擬進化優化方法；進化策略；進化規劃中圖分類號:TP301文獻標識碼：A文章編號:167207800(2011)012口0035口02作者簡介：張莉芳(1964-),女，江西九江人，江西省電力公司柘林水電廠工程師，研究方向為電力系統自動化；胡建國(1962-)，男，江西臨川人

2、，江西省電力公司柘林水電廠副總工程師兼生技部主任/工程師，研究方向為電力系統自動化0引言最優化技術在電力系統的規劃、運行和控制中得到瞭廣泛的應用--負荷預測、最優潮流、發電計劃、自動電壓控制(AVC)、機組組合等都是最優化問題。由於線性規劃和非線性規劃在處理電容/電抗器和變壓器變比之類的離散變量時效果不大理想，上世紀90年代中後期岀現瞭進化策略與進化規劃方法，並被用於電力系統的優化計算,比如遺傳算法用於地區電網的無功優化。進化策略與進化規劃方法都是模擬自然界中生物的進化規律，理論基礎是達爾文的進化論。“物競天演，優勝劣汰”實際上就描述瞭—種強壯的搜索、競爭與優化機

3、理。生物進化的歷史可以用群體和種族內部或其之間所發生的物理過程來解釋。從大的方面來講，包括：繁殖、變異、競爭和選擇。因此，在對生物進化過程進行模擬時，就應在總體上抽象地描述這幾個過程。20世紀60年代初期，一些學者開展瞭這方面的研究工作，並逐漸形成瞭一類具有鮮明特色的優化方法，即模擬進化優化方optimizationmethodbysimulatedevolution）或進化算法。目前，此類方法已發展瞭很多分支。其中，進化策略和進化規劃以其特有的運算方式在解決復雜的、高度非線性、不可微的實值優化問題上具有一定的優勢。兩種方法有很多的相似之處，但也有區別，需進一步加

4、以瞭解1進化策略與進化規劃基本流程1.1進化策略進化策略由德國學者LRechenberg和H.P.Schwefel提出，對極值優化問題的求解有一定的優勢。進化策略的主要執行步驟為：①編碼：對要求解的問題以數字串的方式進行編碼（由目標參數和策略參數組成），計算適合度值；②判斷是否滿足終止條件。如滿足則輸出結果；否則執行下述步驟：③選擇n個父代參與繁殖；④按給定的方式執行交叉操作（可選）；⑤按基於高斯分佈的擾動執行變異操作；⑥產生m個子代，並計算適合度值(m>n);⑦返回步驟(b)1.2進化規劃進化規劃由美國學者L.丄Fogel提出，同進化策略類似，適用於解決目標函數

5、或約束條件不可微的復雜的非線性實值連續優化問題。進化規劃與進化策略在原理上相似，但在具體實現方面有差別。其中最為顯著的區別是進化規劃中不采用交叉算子，僅通過變異操作來維持兩代之間的聯系。其基本步驟為：①編碼：對要求解的問題以數字串的方式進行編碼(由目標參數和策略參數組成)，計算適合度值；②判斷是否滿足終止條件。如滿足則輸出結果；否則執行下述步驟；③選擇n個父代參與繁殖；④按基於高斯分佈的擾動執行變異操作；⑤產生n個子代，並計算適合度值；⑤返回步驟(b)2進化策略與進化規劃的關系單從進化策略與進化規劃的解題步驟就能看出，它們有很多的相似之處。進化策略與進化規劃在編碼

6、方面，不像傳統遺傳算法那樣需要對要求解的問題進行0/編碼和解碼，而是直接對所要求解的問題進行編碼，即直接將優化問題的解表示為數字串的形式，不需要特定的編碼和譯碼進化策略和進化規劃均采用同樣的變異操作方式，即變異時,對父代中的個體加上一個服從均值為0,標準差為的高斯分佈隨機變量。標準差是變化的，編碼時屬於染色體串中的一部分。由高斯分佈曲線可知，高斯分佈的方差反映瞭分佈分散的程度，對適合度越大的個體，其變異量應越小，而適合度越小的個體，其變異量應越大，這符合生物進化過程進化策略與進化規劃因其直接的編碼方式以及特別的種群變異方式，使得該兩種方法求解復雜的優化問題，特別是

7、實值優化問題時，速度快，求解高效3進化策略與進化規劃的差別實際應用時，進化策略與進化規劃的差別主要體現在以下幾個方面：①進化策略中的交叉算子是可選的；如需要進行交叉運算時，采用類似遺傳算法的處理方法，如離散交叉或中值交叉方式。進化規劃本身就沒有交叉算子，這也是該兩種方法最本質的區別；②在父代選擇方面：進化策略采用概率選擇的方式形成父代，通常根據均與隨機分佈的方式抽取父代個體，這樣每一個父代個體都能以同樣的概率被選中。進化規劃則采用確定性的方式，即當前種群中的每一個父代都要經過變異來產生子代；③在具體變異表達式方面，進化策略與進化規劃也存在差別，主要體現在：設染色體

8、編碼結構為