進(jìn)化策略的研究及應(yīng)用.pdf

1、進(jìn)化策略是一種模擬自然界進(jìn)化規(guī)律以解決參數(shù)優(yōu)化問題的典型的進(jìn)化算法,作為一種新型的優(yōu)化技術(shù),彌補了傳統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)的不足。在科學(xué)研究、生產(chǎn)實踐中許多復(fù)雜的計算問題都可以轉(zhuǎn)化為函數(shù)優(yōu)化問題,進(jìn)化策略在解決這類問題時表現(xiàn)出了比傳統(tǒng)的優(yōu)化算法更好的性能,成為研究熱點。
　　 進(jìn)化策略由于自身固有的缺陷,存在著收斂速度較慢、容易早熟的問題。本文從種群劃分和變異策略兩個方面對進(jìn)化策略進(jìn)行改進(jìn),提出了一種基于雙種群的改進(jìn)進(jìn)化策略(MES)算法。

2、將種群劃分為規(guī)模較小的精英子群和規(guī)模較大的普通子群。精英子群用于存放種群中最優(yōu)秀的個體,普通子群用于存放種群中的普通個體。對不同的子群采用不同的變異策略,精英子群采用遞減的高斯變異算子,普通子群采用柯西變異算子,實現(xiàn)種群在解空間具有較好的全局搜索能力的同時在局部具有盡可能精細(xì)的局部搜索能力。通過對算法進(jìn)行理論分析說明其正確性。對典型的測試函數(shù)應(yīng)用該算法進(jìn)行模擬進(jìn)化實驗,說明對于中低維函數(shù)(30維以下),MES算法具有良好的性能,對于高維

3、復(fù)雜問題,MES算法性能不佳。
　　 針對MES算法在處理高維復(fù)雜問題時存在易陷入局部極值點和收斂能力欠佳的不足,本文借鑒協(xié)同進(jìn)化的思想,在MES算法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于合作型協(xié)同進(jìn)化的改進(jìn)進(jìn)化策略(MESCC)算法,適用于求解高維可分解問題。該算法將目標(biāo)問題分解為一系列相關(guān)的子問題,將所有個體劃分為一系列團(tuán)隊,每個團(tuán)隊負(fù)責(zé)處理一個子問題。不同的團(tuán)隊之間采用協(xié)作操作。團(tuán)隊的進(jìn)化和團(tuán)隊間的合作是交替進(jìn)行的,直到進(jìn)化得到目標(biāo)問題