基于粒子群-遗传的混合优化算法

被引：31

作者：

於世为 ^{[1
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魏一鸣 ^{[1
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诸克军 ^{[3
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机构：

[1] 北京理工大学管理与经济学院

[2] 北京理工大学能源与环境政策研究中心

[3] 中国地质大学(武汉)经济管理学院

来源：

系统工程与电子技术 | 2011年 / 33卷 / 07期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

粒子群优化; 遗传算法; 混合优化; 性能分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了一种基于实数编码的粒子群优化和遗传算法的混合优化算法,该算法首先由粒子群优化进化一定代数后,将最优的M个粒子保留,去掉适应度较差的popsize-M个粒子。然后以这最优的M个粒子的位置值为基础,选择复制得到popsize-M个个体,并进行交叉、变异等遗传算法运算。最后将保留的M个粒子位置值与遗传算法进化得到新的popsize-M个体合并形成新的粒子种群,进行下一代进化运算。该算法在进化过程中能进行多次信息交换,使两种算法互补性得到更充分的发挥。通过5个函数优化实例与其他多种算法的对比研究,表明该算法收敛性能好,运算速度快,优化能力强。此外,还研究了最优粒子保留规模M以及粒子群优化进化较少代数规模对算法性能的影响。

引用

页码：1647 / 1652

页数：6

共 4 条

[1] 基于遗传算法的无线传感器网络覆盖控制优化策略 [J].