变搜索区域多种群遗传算法

针对孤岛型多种群遗传算法存在的缺陷,提出一种变搜索区域多种群遗传算法.首先,依据各种群最优个体的分布给出搜索区域动态变化的条件和策略;其次,基于搜索区域的测度和搜索粒度给出种群规模自适应调整方法;再次,从搜索区域的测度和种群规模等角度定量分析算法的性能;最后,通过两个典型函数优化验证算法的有效性.

基于变区域搜索的改进遗传算法研究

针对基本遗传算法容易陷入局部最优解的缺点,提出了一种求解全局最优解的变区域搜索遗传算法。该算法以上一代最优解为导向,在它所在的随机局部区域内搜索,以提高当代最优解附近的搜索密度,加快遗传算法的收敛速度。基于标准函数的仿真测试研究表明,本算法能有效地减小进化代数和提高最优解的精度,尤其适合维数较多的函数寻优。

变区域多种群遗传算法

考虑到在遗传算法应用中由于各决策变量取值范围的不同,造成计算个体间距离时产生虚假距离现象,在传统的海明距离基础上给出了改进的个体间距离和种群距离的定义。结合多种群协同进化的思想,采用种群搜索区域自适应变化的策略逐步缩小搜索范围,降低了空间搜索消耗,提高了搜索效率和最优解精度。同时,搜索范围的缩小间接地提高了优势基因的利用率,增强了种群的局部搜索能力。最后,通过三个典型的不对称函数优化验证了该算法的有效性。