动态环境中的进化算法

被引：21

作者：

王洪峰 ^{[1
]}

汪定伟 ^{[1
]}

杨圣祥 ^{[2
]}

机构：

[1] 不详

[2] 东北大学信息科学与工程学院

[3] 不详

[4] 莱斯特大学计算机科学学院

来源：

控制与决策 | 2007年 / 02期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

动态环境; 非静态; 进化算法; 遗传算法;

D O I：

10.13195/j.cd.2007.02.9.wanghf.002

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

目前关于进化算法(EA)的研究主要局限于静态优化问题,然而很多现实世界中的问题是动态的,对于这类时变的优化问题通常并不是要求EA发现极值点,而是需要EA能够尽可能紧密地跟踪极值点在搜索空间内的运行轨迹.为此,综述了使EA适用于动态优化问题的各种方法,如增加种群多样性、保持种群多样性、引入某种记忆策略和采用多种群策略等.

引用

页码：127 / 131+137 +137

页数：6

共 4 条

[1] 动态系统的演化建模
曹宏庆
康立山
陈毓屏
[J]. 计算机研究与发展, 1999, (08) : 28 - 36
[2] On the performance ofevolutionary algorithms with life-time adaptation indynamic fitness landscapes .2 Eriksson R,Olsson B. Proc of 2004 Congresson Evolutionary Computing . 2004
[3] Addingmemory to the evolutionary planner/navigator .2 Trojanowski K,Michalewicz Z,Xiao J. Proc of the 1997 Congress on EvolutionaryComputaton . 1997
[4] Nonstationary function op-timization using genetic algorithms with dominance anddiploidy .2 Goldberg D E,Smith R E. Proc of the 2 nd Int Conf on Genetic Algo-rithms . 1987

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