控制理论与应用
控製理論與應用
공제이론여응용
CONTROL THEORY & APPLICATIONS
2006年
5期
815-818
,共4页
成长遗传算法%成长算子%收敛性%函数优化
成長遺傳算法%成長算子%收斂性%函數優化
성장유전산법%성장산자%수렴성%함수우화
模拟生物界成长发育过程,加入成长算子对遗传算法框架进行改进,形成新的算法框架一成长遗传算法(growth GA).该算法能够克服简单遗传算法寻优速度较慢、局部搜索能力较弱的缺点.利用爬山法局部搜索能力强的特点,给出成长算子的一种具体实现,并证明加入成长算子不改变算法收敛性.与简单遗传算法和确定性拥挤遗传算法的对比函数优化实验证明:成长遗传算法有利于兼顾寻优速度和收敛精度.
模擬生物界成長髮育過程,加入成長算子對遺傳算法框架進行改進,形成新的算法框架一成長遺傳算法(growth GA).該算法能夠剋服簡單遺傳算法尋優速度較慢、跼部搜索能力較弱的缺點.利用爬山法跼部搜索能力彊的特點,給齣成長算子的一種具體實現,併證明加入成長算子不改變算法收斂性.與簡單遺傳算法和確定性擁擠遺傳算法的對比函數優化實驗證明:成長遺傳算法有利于兼顧尋優速度和收斂精度.
모의생물계성장발육과정,가입성장산자대유전산법광가진행개진,형성신적산법광가일성장유전산법(growth GA).해산법능구극복간단유전산법심우속도교만、국부수색능력교약적결점.이용파산법국부수색능력강적특점,급출성장산자적일충구체실현,병증명가입성장산자불개변산법수렴성.여간단유전산법화학정성옹제유전산법적대비함수우화실험증명:성장유전산법유리우겸고심우속도화수렴정도.
