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(文件)
【正文】 with adaptive elitistpopulation strategies for multimodal function optimization 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 Yong Liang , KwongSak Leung Keywords: Geic algorithm Multimodal optimization Niching strategy 摘要 ?引入了一種新技術(shù) ,適應(yīng)性精英種群搜索方法。如何平衡精英搜索和多樣性保持對(duì)于構(gòu)建有效率的多模 GA是很重要的。個(gè)體 Pi相對(duì)于 Pj的方向定義為： ? 如果 f(Ci)f(Pi)0， Pi的相對(duì)上升方向是移向 Pj； ? 如果 f(Ci)f(Pi)=0， Pi的相對(duì)上升方向是 flat； ? 如果 f(Ci)f(Pi)0， Pi的相對(duì)上升方向是遠(yuǎn)離 Pj； ? 同理可以定義 Pj相對(duì)于 Pi的上升方向。 ? 精英交叉算子： ① 隨機(jī)選擇兩個(gè)個(gè)體 Pi和 Pj，利用交叉策略產(chǎn)生后代 Ci和 Cj； ? 精英交叉算子： ② 對(duì) Pi和 Pj應(yīng)用不相似性判斷原則； ? 若 Pi和 Pj是不相似的：如果子代的適應(yīng)度大于父代，則用子代替換其父代；如果所有父代和子代的適應(yīng)度相同，則選擇距離最大的兩個(gè)個(gè)體替換父代個(gè)
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