一种极值导向的自适应演化规划

传统的演化规划(CEP)依赖高斯变异算子,而快速演化规划(FEP)选择柯西分布作为主要的变异算子。改进的快速演化规划(IFEP)是将柯西变异算子和高斯变异算子的搜索倾向混合起来。每个父代生成两个子代,一个有柯西变异算子,另一个有高斯变异算子,然后比较这两个子代,将变现好的一个保留作为下一代。在本文,我们提出了一种极值导向的自适应变异算子演化规划(OSDEP),它的基本思想是将当前最优搜索方向引入柯西变异算子中,在OSDEP中每个个体在柯西变异算子作用下,再沿着当前最优解的方向进行搜索。大量的数值试验对OSDEP,IFEP,FEP和CEP进行比较。从这些具有广泛代表性的七个测试函数的数值试验结果,我们可以观察到对于单峰函数、有少数局部最优的多峰函数和有很多局部最优的多峰函数DSEP比IFEP,FEP和CEP都要表现好。