基于改进郭涛算法的CCEA函数优化问题

郭涛算法在求解函数优化问题方面具有独特的优势,其核心在于多父体杂交。鉴于郭涛算法只有杂交操作而没有变异操作,该文引入高斯正态分布变异算子,提高了对复杂问题的求解效率。分析合作式协同演化算法(CCEA),采用多种群相互作用协同进化的策略求解复杂问题。同时在合作式协同演化模型中引入了郭涛算法,求解复杂高维的函数优化问题。实验结果表明,该模型的效率优于其他模型。

基于CCEA和改进郭涛算法的函数优化问题求解

在合作式协同演化(CCEA)的基础上,引入了使用高斯变异算子的郭涛算法,设计了一种求解函数优化问题的高效混合演化算法。通过求解复杂高维的函数优化问题的多个实例,并将该算法和CCEA与基本郭涛算法结合的方法——CCGT进行了对比。实验结果表明,新算法是高效的,其结果优于现存文献中的其它模型,但不及CCGT优秀。证明在该算法中引入的高斯变异算子的作用不大。