求解全局优化问题的混合自适应正交遗传算法

被引：41

作者：

江中央

蔡自兴

王勇

机构：

[1] 中南大学信息科学与工程学院

来源：

软件学报 | 2010年 / 21卷 / 06期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

正交遗传算法; 局部搜索; 全局优化; 正交实验设计;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

摘要：

提出了一种基于正交实验设计的混合自适应正交遗传算法(hybrid self-adaptive orthogonal genetic algorithm,简称HSOGA)以求解全局优化问题,此算法利用正交实验设计方法设计交叉算子,并提出一种自适应正交交叉算子.该自适应正交交叉算子根据父代个体的相似度自适应地调整正交表的因素个数和对父代个体进行因素分割的位置,生成具有代表性的子代个体,以更好地搜索空间.此外,新算法利用自适应正交交叉算子生成均匀分布的初始种群,以保证初始群体的多样性.同时引入了局部搜索策略以提高算法局部搜索能力和收敛速度.通过14个高维的Benchmark函数验证了算法的通用性和有效性.

引用

页码：1296 / 1307

页数：12

共 5 条

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