一类自适应遗传算法

简要介绍了徐宗本教授新近提出的可分解 /可拼接遗传算法编码 ,并证明了一个利用对偶适应函数判定已知个体是否为相对全局最优解的判据 .基于新的编码与判据 ,分别在种群层次与基因层次发展了动态变异与动态选择操作 ,进而提出了一类自适应遗传算法 .对其原理的分析表明 :新算法可用于求解所给问题的任意精度解 ,且在很大程度上可避免遗传算法早熟现象 .

基于思维进化与空间分解并行演化算法研究

在分析已有的演化计算并行化实现策略的基础上,构造一种基于思维进化与空间分解并行策略的演化算法(MLSP-PEA)。将思维进化与空间分解技术相结合,采用趋同与异化操作,获得了较好的解精度以及可扩展性。自强3000上的实验结果表明,在处理多维函数优化问题时,MLSP-PEA与基于空间分解并行策略的演化算法(SP-PEA)相比具有更好的解精度以及更快的收敛速度。

基于空间分解并行策略的演化算法研究

在分析已有的演化算法并行化实现策略的基础上,基于自强3000高性能计算机,设计实现了一种基于空间分解并行策略的演化算法(SP-PEA)。SP-PEA采用可分解/可拼接编码方式,使用了多种杂交和变异算子,获得了较好的收敛性能和可扩展性。在自强3000上的试验结果表明,SP-PEA在处理多维函数优化问题时与基于群体分组并行策略的演化算法相比有较好的收敛性能,能够以更快的速度收敛到最优解。