適應性精英種群策略的遺傳算法用于多模函數(shù)優(yōu)化(編輯修改稿)
2025-05-30 18:46 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 相似的個體 處于多模函數(shù)不同峰上的點被看做不相似的個體，依據(jù)個體的相對上升方向和個體間的距離 d判斷個體的不相似性。個體間距離的閾值為 ds，不相似性的原則為： ?如果兩個個體的相對方向是 back to back，或d=ds，則兩個個體是不相似的并處于不同的峰上； ?如果兩個個體的相對方向是 face to face， oneway或 flat 并且 dds，則兩個個體是相似的并處于同一峰上。 基于生境遷移的動態(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體，精英變異算子用于產(chǎn)生并 保護處于未探索到的峰上的精英個體。 ? 精英交叉算子： ① 隨機選擇兩個個體 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 Pi和 Pj應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度相同，則選擇距離最大的兩個個體替換父代個體。 ? 若 Pi， Pj， Ci， Cj都是相似的：如果所有父代和子代的適應度相同，則從四個個體中隨機選擇一個個體替換父代個體 Pi；否則從四個個體中選擇適應度最好的個體替換 Pi。然后移去 Pj。 精英變異算子： ① 隨機選擇個體 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
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