一种基于状态空间模型的进化算法.pdf

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1、第33卷第2期计算技术与自动化VOI．33．No．22014年6月ComputingTechnologyandAutomationJun．2014文章编号：1003—6199(2014)02—0085—04一种基于状态空间模型的进化算法李茂军，贾玲(长沙理工大学电气与信息工程学院，湖南长沙410114)摘要：传统进化算法主要通过选择、重组和变异这三种遗传操作实现种群的进化。在进化过程中通常需要设定群体规模、交叉概率和变异概率等参数，而且它们的值会直接影响计算结果及精度。为了简化操作过程，设计一种基于离散系统状态

2、空间模型的进化算法，这种算法采用实数编码方式，构造一个状态进化矩阵来实现重组和变异的功能，提高算法的可操作性和可靠性。并将该算法应用于求解无约束全局优化问题，对几种典型的测试函数进行仿真，结果表明：这种新的进化算法具有搜索能力强、收敛速度快、计算精度高、操作简单等优点，对相关研究有参考作用。关键词：进化算法；状态空间模型；实数编码；状态进化矩阵中图分类号：TP301．6文献标识码：AAnEvolutionaryAlgorithmBasedonState—spaceModelLIMao—jun，JIALing(C

3、ollegeofElectricalandInformationEngineering，ChangshaUniversityofScience8LTechnology，Changsha，Hunan410114，China)Abstract：Thetraditionalevolutionaryalgorithmprimarilythroughthreegeneticoperators：selection，recombinationandmutationoperations，toachievetheevolutio

4、nofthepopulation．Intheprocessofevolution，itusuallyneedstOsetthecross—overprobabilityandmutationprobability，whichwilldirectlyaffecttheresuitsandprecision．Inordertosimplifytheproce—dure。wedesignanewevolutionaryalgorithm，whichbasedondiscretestate—spacemodelsyst

5、emandusingreal—encodingmethod．Thealgorithmconstructsastateevolutionmatrixtoachievethefunctionofrecombinationandmutation，andim—provetheoperabilityandreliabilityofthealgorithm．Wedosomesimulationbasedonseveraltypicaltestfunctions，there—suhsshowsthat：thisnewevol

6、utionaryalgorithmhasmanyadvantages，suchasstrongsearchcapability，rapidconver—gence，highprecision，simpleoperation，etc．Ithasusefulreferenceforrelevantstudies．Keywords：evolutionaryalgorithm；state—spacemodel；rea1一encoding；stateevolutionmatrix化算法已不能满足工程应用需要。几十年来，许

7、多引言学者尝试了很多方法来更好地解决优化问题，如对传统进化算法进行改进、引入新的理论、结合两种进化算法(EA)是一类模拟生物进化机制的智或两种以上进化算法等来处理优化问题，取得了一能优化方法，如遗传算法(GA)]、蚁群算法定的效果_5]。(ACO)[2]、模拟退火算法(SA)_3等。同传统的梯文献E83提出一种改进的遗传算法，为了避免度法、牛顿法、穷举法等优化算法相比，进化计算具连续函数优化过程中的早熟收敛和搜索迟钝，在简有自组织、自适应、自学习、不受问题性质限制的优单遗传算法基础上提出了划分寻优区间、基于排序

8、点，因此进化算法常用来解决复杂的工程优化问和最佳保留的轮盘赌选择算子，并采用择优交叉题]。随着科学的发展和应用需求的增加，传统进算子和二元变异算子，提高了算法的运行效率和收收稿日期：2013—09—18作者简介：李茂军(1964一)，男，湖南宁乡人，教授，博士，研究方向：智能控制与智能计算。十通讯联系人，Email：591338413@qq．corn计算技术与自动化敛速度，并可避免陷入