一種基于種群簇的多種群遺傳算法.pdf

1、遺傳算法是一種有效的全局優(yōu)化搜索算法，具有簡單通用、魯棒性強和可并行處理以及應用范圍廣等顯著特點，在諸多人工智能計算領域獲得了廣泛的應用，同時取得了大量的研究成果。本文主要對遺傳算法進行了學習與研究，在雙種群遺傳算法的基礎上，提出了雙種群混沌遺傳算法和一種基于種群簇的多種群遺傳算法。
　　 本文介紹了課題的研究背景以及遺傳算法的搜索機制，并針對其早熟以及容易陷入局部最優(yōu)等缺點，融合混沌機制，首先提出了雙種群混沌遺傳算法?；煦缡强?/p>

2、似隨機無序，但卻有著精致的內在結構，利用混沌隨機性、遍歷性和對初值敏感的特性初始化種群，使初始種群個體能夠均勻的分布在解空間中，避免了由于初始種群完全隨機產生而導致的搜索速度慢的弊端：利用混沌擾動變異的方法，使得算法更容易跳出局部最優(yōu)解，增強算法獲得全局最優(yōu)解的能力。通過經(jīng)典測試算例的實驗，結果表明此算法在平均截止代數(shù)和在線性能兩個評價指標方面都表現(xiàn)較優(yōu)。
　　 在雙種群混沌遺傳算法的基礎上，本文進一步提出種群簇和簇首等概念，最

3、終總結提出一種基于種群簇的多種群遺傳算法。每個種群簇由三個具有不同進化規(guī)律的種群構成，第一個種群重視局部搜索，第二個種群重視全局搜索，第三個種群為此種群簇的簇首，通過與前兩個種群的移民機制來均衡算法的局部搜索和全局搜索能力，多個種群簇之間通過簇首實現(xiàn)簇間信息的交互。通過對經(jīng)典的測試函數(shù)算例的測試，利用平均截止代數(shù)和在線性能這兩個性能指標對此算法進行了評估，測試評估結果說明改進后的算法在算法的穩(wěn)定性及搜索的速度上均有了穩(wěn)步的提高。最后將本