基于相關(guān)性分析的合作型協(xié)同進(jìn)化算法.pdf

1、協(xié)同進(jìn)化算法是一種模擬生態(tài)學(xué)中協(xié)同進(jìn)化現(xiàn)象的算法，協(xié)同的對象涉及到很多個層面，比如個體協(xié)同，種群協(xié)同，評估協(xié)同等，不同的層面會使用到不同的協(xié)同策略。合作型協(xié)同進(jìn)化算法是將復(fù)雜問題分解成子問題，子問題間再合作進(jìn)化，在這種合作機(jī)制的作用下，使得協(xié)同進(jìn)化算法在解決復(fù)雜大規(guī)模問題方面更具優(yōu)勢。但是對于合作型協(xié)同中對問題的分解，又面臨新的問題，不合適的分組會導(dǎo)致原問題維數(shù)間的相關(guān)性被破壞，進(jìn)而影響算法的性能。本文通過對優(yōu)化問題不同維數(shù)間相關(guān)性分析

2、，得到對問題的合適分組，在此分組的指導(dǎo)下問題被分解成若干個子問題，進(jìn)而再相互合作求解問題的完整最優(yōu)解。
　　通過對已有優(yōu)化問題相關(guān)性的測試分析，提出一種直接用于二進(jìn)制的測試問題構(gòu)造方法。針對測試問題維數(shù)間的相關(guān)性不能直接度量，本文以信息論中的概念為基礎(chǔ)，借助不同基因位與函數(shù)值的聯(lián)合熵，間接的反映維數(shù)間相關(guān)性?；跇颖驹O(shè)計算子，使用新的相關(guān)性度量方法對構(gòu)造函數(shù)維度間的相關(guān)性進(jìn)行度量；使用聚類算子將具有不同相關(guān)性的維度進(jìn)行分類并分組；

3、使用合作算子實現(xiàn)子問題間的協(xié)同。提出基于相關(guān)性的合作型協(xié)同進(jìn)化算法。本文研究的內(nèi)容與成果如下：
　　(1)分析對比幾種常用的相關(guān)性度量方法，分別介紹用于二進(jìn)制編碼和實數(shù)編碼的相關(guān)性度量，并通過實驗測試了部分實數(shù)型優(yōu)化問題的相關(guān)性。
　　(2)研究了信息熵對相關(guān)性的影響；針對現(xiàn)有優(yōu)化問題的種類貧乏，構(gòu)造一種可直接用于二進(jìn)制種群計算的測試函數(shù)集；使用已有的相關(guān)性度量方法對構(gòu)造函數(shù)進(jìn)行實驗測試，針對其不足本文又提出一種新的改進(jìn)度量

4、方法，并通過實驗對比與已有方法的區(qū)別，證明了新方法的相關(guān)性度量更具有可分辨性。
　　(3)基于新的相關(guān)性度量方法，提出基于相關(guān)性分析的合作型協(xié)同進(jìn)化算法。在樣本設(shè)計算子和聚類算子的作用下，找出進(jìn)化過程中問題的合適分組，分組后的子種群受合作算子的影響，互相共享并傳遞優(yōu)秀的基因信息。并通過實驗仿真，證明了新算法在解決復(fù)雜不完全可分問題上具有明顯的優(yōu)勢。
　　(4)介紹多目標(biāo)化協(xié)同策略下的元胞遺傳算法，基于元胞空間構(gòu)造一種新的附加