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题名基于多级搜索区域的协同进化遗传算法
被引量：6
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作者
苗金凤
王洪国
邵增珍
赵学臣
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机构
山东师范大学信息科学与工程学院
山东省科技厅
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第9期3345-3347,3351,共4页
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基金
山东省科技攻关资助项目(2009GG10001008)
济南市高校院所自主创新资(200906001)
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文摘
针对传统多种群协同进化算法仍然存在收敛速度慢、计算复杂性不能随进化过程有效降低等问题,提出了一种基于多级搜索区域的协同进化遗传算法,给出了一种衡量种群进化停滞的标准。通过聚类分析将搜索区域划为三个等级,对于较高等级的区域加强搜索粒度,逐步缩小搜索范围,提高了收敛速度并降低了算法复杂度。实验结果表明,该算法是求解最优化问题的一种有效方法。
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关键词
协同进化
多级搜索区域
遗传算法
进化停滞
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Keywords
co-evolutionary
multi-level search area
genetic algorithm
evolutionary stagnate
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名求解高维优化问题的新型平衡优化器算法
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作者
申元霞
汪小燕
张学锋
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机构
安徽工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第5期969-973,共5页
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基金
安徽高校自然科学研究项目(KJ2019A0063)资助
安徽省自然科学基金项目(1808085MF196)资助。
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文摘
针对标准平衡优化器求解高维优化问题时出现的进化停滞现象,本文首先通过对标准平衡优化器中学习参数的函数特征分析,给出了可能导致进化停滞的原因.接着在分析结论基础上提出一种改进的平衡优化器算法.新算法中设计了自适应的生存概率来增强群体在进化后期探索的机会;为了避免平衡池中候选解同质化,对候选解以概率实施自我学习策略,不仅可以提高群体的收敛速度,而且有效防止群体早期收敛;同时还设计了混合反向学习策略,群体中部分个体按混合反向学习策略实施更新,以增强群体的全局搜索能力,帮助种群逃离局部最优.将提出的算法与新型群智能算法在200维和500维数据条件下进行对比实验,实验结果表明改进的平衡优化算法可以避免陷入进化停滞,展现了良好的全局优化能力.
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关键词
平衡优化器
高维优化
进化停滞
反向学习
全局优化
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Keywords
equilibrium optimization
high dimensional optimization
evolutionary stagnation
opposite-based learning
global optimization
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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