一种求解多峰函数优化问题的演化算法

被引：3

作者：

蒋忠樟 ^{[1
]}

成浩 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江师范大学数理学院

[2] 武汉理工大学机电工程学院

来源：

武汉大学学报(理学版) | 2006年 / 03期

关键词：

相似性学习; 邻域搜索; 演化算法;

D O I：

10.14188/j.1671-8836.2006.03.019

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

针对演化计算产生新解无序的问题,提出了基于相似性的邻域搜索策略.利用邻域搜索,可以方便地建立自适应的新解产生机制.针对演化算法设计中存在的搜索效果和效率平衡问题,提出了利用适应值对个体进行分级的搜索策略.通过对个体的分级,可以区分个体在搜索过程中的职能:优秀的个体进行局部极小值的开采;其他的个体进行搜索空间的探索,以发现新的局部极小值.数值实验表明,新算法能有效处理低维多峰函数,能找到所有的全局最优解.对高维多峰函数,也能找到全局最优解.

引用

页码：335 / 339

页数：5

共 4 条

[1] 基于立队竞争的演化算法 [J].

刘良兵 ;

吴方才 ;

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武汉大学学报(理学版), 2003, (03) :323-326

[2] 求解函数优化问题的两种异步并行算法 [J].

康卓 ;

李艳 ;

刘溥 ;

康立山 ;

陈毓屏 .

武汉大学学报(理学版), 2002, (01) :33-36

[3]

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[4]

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