適應(yīng)性精英種群策略的遺傳算法用于多模函數(shù)優(yōu)化-wenkub
2023-05-18 18:46:34 本頁面
【正文】 he effect of the distance parameter 結(jié)論 本文根據(jù)個(gè)體的不相似性和新型的依賴方向的精英遺傳算子，適應(yīng)性地調(diào)整種群大小，提出了一個(gè)適應(yīng)性精英種群遺傳算法（ AEGA），使得多模優(yōu)化問題中的最大多樣性和最小種群規(guī)模得以保持。 ? Step 2. 評價(jià)個(gè)體的適應(yīng)度。 精英變異算子： ① 隨機(jī)選擇個(gè)體 Pi，利用變異策略產(chǎn)生后代 Ci； ② 判斷 Pi和 Ci的不相似性； ? 若 Pi和 Ci是相似的：如果 f(Ci)f(Pi)，將 Ci替代 Pi進(jìn)入下一代；如果 f(Ci)=f(Pi)，則 Pi進(jìn)入下一代。 基于生境遷移的動(dòng)態(tài)小生境遺傳聚類算法： （ a）精英遺傳算子 精英交叉算子用于搜索精英個(gè)體，精英變異算子用于產(chǎn)生并 保護(hù)處于未探索到的峰上的精英個(gè)體。 （ 1）個(gè)體的相對方向 ?對于高維的多模函數(shù)最大化問題，定義兩個(gè)個(gè)體 Pi和 Pj的相對上升方向，為了方便定義，通過交叉產(chǎn)生的后代個(gè)體 Ci和 Cj作為參考點(diǎn)，通過比較父代和子代的適應(yīng)度值，定義兩個(gè)個(gè)體的相對方向。多模 GA的效率必須平衡兩方面的矛盾： ?精英搜索 ：精英策略在 GA中被廣泛采用，用于改善全局最優(yōu)搜索能力，但精英策略關(guān)注某些“最優(yōu)”個(gè)體，而減少了種群多樣性，而 GA又需要保持種群多樣性來發(fā)現(xiàn)多個(gè)最優(yōu)解。Applied soft puting 11 (2022) 2022–2034 Geic algorithm
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