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1、第31卷第7期计算机学报Vol.31No.72008年7月CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSJuly2008基于云模型的进化算法1)1)1)2)2)张光卫何锐刘禹李德毅陈桂生1)(北京航空航天大学计算机学院北京100083)2)(中国电子系统工程研究所北京100840)摘要基于云模型在非规范知识的定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征,结合进化计算的基本思想,提出一种基于云模型的进化算法.该算法利用云模型对物种的遗传变异进化统一建模,能够自适应控制遗传变异的程度和搜索空间的范围,从而可以
2、快速收敛到最优解,较好地避免了传统遗传算法易陷入局部最优解和选择压力过大造成的早熟收敛等问题.仿真结果表明:该算法具有精度高、收敛速度快等优点.云模型和进化计算思想的有效结合一方面拓宽了云模型的应用领域,也为进化计算的研究进行了新的探索和尝试.关键词云模型;进化计算;遗传算法;数值优化;人工智能中图法分类号TP18AnEvolutionaryAlgorithmBasedonCloudModel1)1)1)2)2)ZHANGGuang2WeiHERuiLIUYuLIDe2YiCHENGui2Sheng1)(S
3、choolofComputerScienceandEngineering,BeihangUniversity,Beijing100083)2)(InstituteofElectronicSystemEngineeringofChina,Beijing100840)AbstractBasedontheoutstandingcharacteristicsofthecloudmodelontheprocessoftransfor2mingaqualitativeconcepttoasetofquantitativ
4、enumericalvalues,andintegratingwiththebasicprincipleofevolutionarycomputation,theauthorsproposeanovelrapidevolutionaryalgorithm,namelyCloudModelBasedEvolutionaryAlgorithmorCBEAforshort.Withthecloudmodel,inheritanceandmutationofspeciescanbemodelednaturallya
5、nduniformly,whichmakeiteasyandnaturetocontrolthescaleofmutationandinheritance,andthescopeofsearchingspace.ThisenablesCBEAtobeabletofindaccuratenumericalsolutionswithinashorttime.Numericaloptimizationexperimentsarecarriedouttoverifythealgorithm.Withsomeofth
6、etypicaltestfunctions,theperformanceofCBEAisstudiesandalsobecomparedwithotheralgorithms.Theresultsprovethehighqualityofthealgorithmonprecision,stabilityandconvergencerate.Inad2dition,thesuccessfulintegratingofthecloudmodelandevolutionprincipleexpandstheres
7、earchfieldsofCloudTheoryandalsoindicatesanewwayfortheresearchofevolutionarycomputation.Keywordscloudmodel;evolutionarycomputation;geneticalgorithm;numericaloptimization;artificialintelligence收稿日期:2006204224;最终修改稿收到日期:2007207212.本课题得到国家自然科学基金(60496323,60375
8、016)及国家/九七三0重点基础研究发展规划项目/现代设计大型应用软件的共性基础0(2004CB719401)资助.张光卫,男,1970年生,博士研究生,研究方向为人工智能.E2mail:ezhang@263.net.何锐,男,1976年生,博士,讲师,研究方向为进化计算、移动计算.刘禹,男,1980年生,博士研究生,研究方向为人工智能.李德毅,男,1944年生,博士生导师,中国工程院院士,主要研究领域为人工智能
