一种基于小生境熵的自适应混合遗传算法

将熵的概念引入共享机制小生境技术,提出了一种基于小生境熵的自适应混合遗传算法。通过自适应调整小生境半径,改进了共享机制在算法中的作用,提出了用以度量种群多样性的小生境熵的概念。算法通过种群所处的进化世代数及该世代种群的小生境熵,实现了进化参数(交叉、变异概率)的自适应调整。证明了该算法具有强全局收敛性。实验表明,该算法对于解决多模态函数优化问题,具有很好的全局搜索能力和较快的收敛速度。

面向多模态函数优化的改进小生境粒子群算法

为了保持群体多样性以增强全局搜索能力,小生境技术在遗传算法中得到了广泛应用.针对多模态函数优化问题,将小生境技术引入到粒子群算法中,建立小生境熵作为群体多样性的量化指标,实时考查进化过程中群体的多样性并调整进化参数;结合数论中的佳点理论,提出一种在解空间使用佳点搜索的群体多样性发掘方法,使得进化过程中群体多样性水平始终保持在设定的阈值之上,从而改善算法的全局搜索能力以期跳出局部最优;在此基础上提出一种旨在找出全部全局最优解和局部最优解的新型串行多群体小生境粒子群算法.数值实验表明,改进的小生境粒子群算法在求解多模态函数优化问题时具有较好的自适应性和收敛性.将算法应用于图像配准实验中,使得配准参数估计误差有明显降低.

面向多模态函数优化的自适应小生境遗传算法

为了解决小生境遗传算法不能准确识别小生境的缺陷,以及算法无法有效平衡快速收敛和保持种群多样性的冲突问题,提出一种自适应小生境遗传算法.在算法中,设计一种改进的小生境识别方法来确定小生境范围,引入用于度量种群多样性的小生境熵概念,并利用小生境熵自适应调整进化参数的取值.同时,改进选择、交叉策略,在识别的小生境基础上将交叉分为境外交叉和境内交叉,用于提高算法的全局搜索能力和局部收敛速度.实验表明,算法对于解决多模态函数优化问题具有收敛速度快和计算量小等优点,能够有效避免遗传漂移现象.

面向隐性目标优化的改进小生境遗传算法及其在汽车造型设计中的应用

针对传统交互式遗传算法中处理保持种群多样性和加速收敛这对矛盾问题的缺陷,本文结合共享机制小生境思想,通过引入小生境熵及自适应的小生境半径来保证种群多样性,并在此基础上提出一种面向隐性目标优化问题的改进小生境遗传算法,旨在确保避免局部收敛的同时,提高算法收敛效率、降低用户疲劳。通过汽车造型草图设计仿真实验,验证了该算法在汽车造型设计问题中的正确性及有效性。

基于共享机制的自适应混合遗传算法

共享机制小生境遗传算法常由于保持算法种群的多样性而减缓了全局收敛速度。针对共享机制的这个缺陷,提出了一种基于共享机制的自适应混合遗传算法。将熵的概念引入共享机制,提出了用以度量种群多样性的小生境熵的概念;构造了小生境半径和进化参数(交叉、变异概率)的自适应计算方法;设计了用于增强算法局部搜索寻优能力的扩展突变算子。最后实验表明,该算法对于解决多模态函数优化问题具有很好的全局搜索能力和较快的收敛速度,能够有效避免早熟收敛。

一种面向多模函数改进的果蝇优化算法

为将果蝇优化算法有效应用在多模函数优化问题中,设计了一种优化多模函数的果蝇优化算法—基于佳点集和小生境技术的混合果蝇优化算法。首先引入数论中的佳点集概念构造初始种群,使其较均匀地分布在可行域中并且产生的模式多样性比随机分布更好,提高了算法的搜索能力及效率和稳定性;其次用小生境技术改进算法的搜索模式,更好地维持了种群的多样性使种群能快速定位较多的峰;再通过小生境熵来量化群体的多样性并选择进化方向,当小生境熵低于设定的阈值时,结合佳点搜索产生新群体给以扰动,以维持种群的多样性,否则对各个峰进行精细搜索。对七个测试函数分别进行两类仿真,结果表明,该算法不仅能够高效且高精度地找到全局极值而且能够以较高的精度定位到所有全局极值和多个次优极值,显示了较强的多峰搜索能力。