基于反馈和混沌变异的自适应进化策略

为了提高进化策略的搜索精度和全局搜索能力,提出了一种基于反馈和混沌变异的改进进化策略,将各代当前最优搜索结果反馈到变异步长的更新公式中,通过对变异算子中随机数方差的调整使进化策略的变异步长随搜索过程自适应地变化,同时根据混沌运动具有遍历性的特点,利用混沌变异产生个体,保证种群中的部分个体在搜索后期仍保持较大的跳出局部极小的能力,从而达到提高算法全局搜索能力和搜索精度。为了对比改进后进化策略与常规进化策略的优化效果,利用三个测试函数对两种进化策略进行了仿真测试,测试结果表明,与常规进化策略相比,提出的基于反馈和混沌变异进化策略具有更高的搜索精度和更强的全局搜索能力。