元胞空間結構下的文化算法研究.pdf

1、文化算法是一種新型的全局優(yōu)化搜索算法,它通過模擬人類社會的演化過程,以及微觀和宏觀兩個層面的進化,可以準確地反應物種的進化規(guī)律。在傳統(tǒng)的種群進化基礎之上,文化算法還可以將進化過程中形成的各類信息以知識的形式保存至信念空間當中,各類知識再反作用于種群空間,引導個體的進化操作,從而提高種群進化的效率,實現(xiàn)最優(yōu)解的快速搜索。隨著文化算法的產生和發(fā)展,因其良好的自適應性、魯棒性、實用性和易操作性便得到越來越多人的關注,并且被運用到不同的領域當中

2、。在解決諸多函數(shù)優(yōu)化問題的時候,文化算法還可以將不同的進化模型結構融入其中,而且可以混合其它優(yōu)化算法的進化思想,并能夠彌補傳統(tǒng)算法的不足,在收斂速度、全局收斂能力等方面顯示出比同類算法更好的效果。
　　為了較為真實地模擬人類居住環(huán)境,建立更加復雜的地理空間系統(tǒng),突顯社會進化規(guī)律,并實現(xiàn)文化進化機制,以加快種群進化速度,進一步提高文化算法的收斂精度和全局收斂性能。本文將元胞空間結構引入到文化算法的計算框架當中,并將進化個體以及進化信

3、息分別存放于元胞空間中的網格。通過在種群空間融入其它進化算法和建立空間地域以模擬種群的進化,從而保證了種群空間個體的多樣性。在信念空間則提出了新的文化進化機制,建立了元胞空間結構下的文化擴散模型結構,使用了多種知識融合策略,并借鑒擴展擴散和遷移擴散的理論實現(xiàn)了不同地域中的文化的進化。主要研究內容如下:
　　(1)介紹了文化算法的基本原理,對文化算法的種群空間、信念空間、影響函數(shù)和接受函數(shù)等組成部分進行了詳細的描述,并且選取了三種不

4、同的測試函數(shù)分別對文化算法、元胞遺傳算法和差分進化算法進行測試,證明了文化算法在全局收斂能力以及算法通用性等方面具有優(yōu)勢,但是面對高維復雜優(yōu)化問題時存在收斂速度慢以及收斂精度不高等缺陷。
　　(2)為了改進文化算法的上述不足,在其基本框架之下,本文將元胞空間結構引入其中,并且在元胞結構下使用差分進化和密度制約的演化元胞遺傳算法共同完成種群個體的進化操作,從而改變了以往的簡單行為規(guī)則,在保證種群空間種群個體多樣性的同時,還可以加快種

5、群個體的進化,提高算法的尋優(yōu)性能。通過六個典型的測試函數(shù)分別對改進算法與常用的文化算法、帶演化規(guī)則的遺傳算法以及差分文化算法的尋優(yōu)能力進行測試,結果表明,改進后的算法可以有效地提高算法的尋優(yōu)精度,減少收斂時間,進一步提高算法的穩(wěn)定性。
　　(3)以往的文化算法種群空間沒有地域的概念,信念空間缺少文化的進化機制,結果算法尋優(yōu)精度不高、易陷入局部最優(yōu)。通過將元胞空間網格分別嵌入文化算法的種群空間和信念空間,可以構建更加復雜的空間地理環(huán)