基于骨干粒子群的混合遗传算法及其应用

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2010，46（36）7基于骨干粒子群的混合遗传算法及其应用雷阳，李树荣，张强，张晓东LEIYang，LIShu-rong，ZHANGQiang，ZHANGXiao-dong中国石油大学（华东）信息与控制工程学院，山东东营257061CollegeofInformationandControlEngineering，ChinaUniversityofPetroleum，Dongying，Shandong257061，ChinaE-mail：yutian_hdpu2003@1

2、63.comLEIYang，LIShu-rong，ZHANGQiang，etal.NovelhybridGAbasedonbarebonesPSOanditsapplication.ComputerEngineeringandApplications，2010，46（36）：7-10.Abstract：AnovelGeneticAlgorithm（GA）isproposed，inwhichthepositiondisplacementideaofbarebonesParticleSwarmOptimization（PSO）isappliedtochange

3、themutationoperator.Thevalidityofthealgorithmistestedbyusingthreebenchmarkfunctions.FromthecomparisonoftheresultsobtainedbyusingHybridGeneticAlgorithm（HGA）andStandardGeneticAlgorithm（SGA）respectively，theaccuracyofHGAismuchbetterthanthatofSGA.Intheend，theHGAisappliedtosolvetheoptim

4、alcontrolproblemofpolymerflooding.Keywords：HybridGeneticAlgorithm（HGA）；barebonesParticleSwarmOptimization（PSO）；optimalcontrol；polymerflooding摘要：采用骨干粒子群的位置更新操作改进遗传算法的变异算子，提出一种新的混合遗传算法。利用三个benchmark函数测试了新的混合遗传算法的性能，并将测试结果与标准遗传算法进行比较。利用该方法，对聚合物驱最优控制问题的进行了仿真求解，结果表明该方法优于标准遗传算法。关键词：混合遗传

5、算法；骨干粒子群；最优控制；聚合物驱DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2010.36.002文章编号：1002-8331（2010）36-0007-04文献标识码：Ａ中图分类号：TP181前言粒子群算法是由Eberhart和Kennedy于1995年提出的一种演化计算技术[9]，其后Kennedy对其加以改进提出骨干粒子遗传算法是一种基于自然选择和基因遗传的全局优化技群算法[10]。本文利用骨干粒子群的位置更新操作改进遗传算术。它通过对当前群体施加选择、交叉和变异等一系列遗传操作，产生新一代群体，并逐渐逼近最优解。由于其实现简法的变

6、异算子，形成一种新的混合遗传算法。新算法保留了单，不需要指导搜索的附加知识，特别适合于传统搜索方法难遗传算法的选择和交叉操作，从而保证了遗传算法的强大全于解决的复杂非线性优化问题。目前，遗传算法已经被广泛局搜索性能，同时借助于整个种群的寻优经验和个体的历史应用于自动控制、计算科学、工程设计、管理科学和社会科学经验，使其局部搜索具有方向性，加快了收敛速度，提高了求等领域[1-2]。解精度。另外，新的遗传算法与标准遗传算法相比没有增加尽管遗传算法在许多领域都有成功的应用，但其自身也任何参数。存在一些固有的缺陷，如收敛速度慢，容易早熟，遗传算子的采用了三个ben

7、chmark函数来检验算法的有效性，优化结无方向性等。在需要优化的参数较多时，更表现出遗传算法果表明新的混合算法性能比遗传算法更好，求解精度更高。的不足。为了克服这些缺点，很多学者致力于遗传算法的改最后将提出的算法应用于聚合物驱最优控制问题求解，得到进，如智能初始化步骤确保初始种群的多样性，控制参数的自了满意的结果。适应，改进遗传算子等等。也有一些学者将其他随机优化方法与遗传算法相结合，形成混合遗传算法，如遗传模拟退火算2基于骨干粒子群的混合遗传算法法[3-4]、免疫遗传算法[5]、蚁群加速遗传算法[6]、混沌遗传算法[7]、2.1标准粒子群及骨干粒子群算

8、法量子遗传算法[8]等。粒子群算法是一种基于群体的优化算法，其思想