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正文內(nèi)容

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)k-劃分優(yōu)化遺傳算法講解(編輯修改稿)

2024-07-22 05:16 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 操作。 改進(jìn)的雜交操作 為了避免過多地破壞有用的模式(Schema),本文采用兩個交叉點(diǎn)位置相距較小的兩點(diǎn)雜交算子,另外,為避免產(chǎn)生空劃分解,在雜交操作之后還引入空劃分檢查校正操作,如圖2所示:父體A:000101030202兩點(diǎn)交叉000102020102檢查校正000103020102父體B:000302020103000301030203000301030203圖2 改進(jìn)的雜交操作示意圖 變異操作 變異操作可以使搜索遍及整個個體空間。從網(wǎng)絡(luò)k劃分角度看,變異操作使網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在各劃分中進(jìn)行重新分配,以維持種群的多樣性,防止出現(xiàn)早熟現(xiàn)象,本算法中的變異操作不是以經(jīng)典的小概率發(fā)生,而是以大概率()發(fā)生,采取連續(xù)多次進(jìn)行對等基因位對換操作來實(shí)現(xiàn)變異。同時鑒于變異幅度過大可能會破壞最優(yōu)解,故對換次數(shù)較少。 算法描述上述求解網(wǎng)絡(luò)k劃分優(yōu)化問題的改進(jìn)遺傳算法描述如下:{隨機(jī)產(chǎn)生初始化種群X(0)={x1(0),x2(0),…,xn (0)}; //n:種群規(guī)模t=0。 //t:演化代數(shù),初值t =0 根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)定義,計(jì)算X(0)中每個個體的適應(yīng)度值f(xi); while(fmax(x(t)) fmin(x(t))ε) // fmax(x(t)) fmin(x(t))ε為停機(jī)準(zhǔn)則 { 計(jì)算種群X(t)中各個體的適應(yīng)度值比例,確定選擇概率pi; for(k=1;k≤n;k=k+2) { 根據(jù)選擇概率pi和轉(zhuǎn)盤式選擇策略在X(t)中選擇兩個個體xa,xb; 以概率pm對個體xa,xb執(zhí)行變異操作,得到兩個新個體xam,xbm; rdm=random[0,1]; if(rdm≤pc) // pc為雜交概率 { 對個體xam,xbm執(zhí)行雜交操作,得到兩個新個體xamc,xbmc; 對個體xamc,xbmc執(zhí)行空劃分檢查校正操作,得到兩個新個體x1,x2; } else { x1= xam。 x2= xbm。} 將x1,x2插入到新種群X(t+1)中; } 計(jì)算X(t+1)中個體的適應(yīng)度值,并用X(t)中適應(yīng)度值最大的個體xmax(t)替換X(t+1)中適應(yīng)度值最小的個體xmin(t+1);t=t+1;} 輸出X(t);}5 算法收斂性分析定理[2]:在選擇算子前保留當(dāng)前最好解的SGA能以概率收斂到全局最優(yōu)解。本文設(shè)計(jì)的算法屬于種
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