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题名基于初始种群改进策略的经验遗传-单纯形算法
被引量:6
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作者
杜修力
崔冬
侯本伟
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机构
北京工业大学城市与工程安全减灾省部共建教育部重点实验室
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第12期1876-1883,共8页
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基金
教育部创新团队发展计划资助项目(IRT13044)
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文摘
为提高初始种群的多样性,加快经验遗传-单纯形算法搜索效率,对算法初始种群的随机生成方式进行了改进.首先对问题搜索空间进行均匀划分,然后应用均匀试验设计对划分的子区间进行选择,最后在选择的子空间内分别产生随机数,由此获得在搜索空间内均匀分散的个体,增加初始种群的多样性.将该方法应用到典型测试函数的寻优计算中,比较和分析结果表明:在种群规模相同的情况下,相比于随机初始种群,均匀设计得到的改进初始种群可提高优化求解的寻优效率.
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关键词
经验遗传-单纯形算法
初始种群改进
均匀设计
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Keywords
empirical genetic-simplex algorithm
initial population improvement
uniform design
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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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