计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2013年
1期
351-355
,共5页
遗传算法%元胞自动机%影响力算子%邻居
遺傳算法%元胞自動機%影響力算子%鄰居
유전산법%원포자동궤%영향력산자%린거
研究一种改进的元胞遗传算法.将遗传算法中的个体适应度和元胞自动机中的邻居定义做了结合,提出基于元胞间距离以及元胞个体适应度的“影响力算子”,并作为算子中心元胞判断邻居的依据,从而形成改进算法,并对改进算法的基本性能的进行了两组定量分析,一是影响力算子对选择压和多样化损失的控制,另一部分是将算法与改良后传统元胞遗传算法做了对比测试.结果显示,即便使用最朴素的影响力算子而且不采用其它优化手段的情况下,算法依然能对选择压和多样化损失进行有效地控制,并且相较于使用了最优个体保持和小范围竞争择优的传统元胞遗传算法收敛率提高了约10％.
研究一種改進的元胞遺傳算法.將遺傳算法中的箇體適應度和元胞自動機中的鄰居定義做瞭結閤,提齣基于元胞間距離以及元胞箇體適應度的“影響力算子”,併作為算子中心元胞判斷鄰居的依據,從而形成改進算法,併對改進算法的基本性能的進行瞭兩組定量分析,一是影響力算子對選擇壓和多樣化損失的控製,另一部分是將算法與改良後傳統元胞遺傳算法做瞭對比測試.結果顯示,即便使用最樸素的影響力算子而且不採用其它優化手段的情況下,算法依然能對選擇壓和多樣化損失進行有效地控製,併且相較于使用瞭最優箇體保持和小範圍競爭擇優的傳統元胞遺傳算法收斂率提高瞭約10％.
연구일충개진적원포유전산법.장유전산법중적개체괄응도화원포자동궤중적린거정의주료결합,제출기우원포간거리이급원포개체괄응도적“영향력산자”,병작위산자중심원포판단린거적의거,종이형성개진산법,병대개진산법적기본성능적진행료량조정량분석,일시영향력산자대선택압화다양화손실적공제,령일부분시장산법여개량후전통원포유전산법주료대비측시.결과현시,즉편사용최박소적영향력산자이차불채용기타우화수단적정황하,산법의연능대선택압화다양화손실진행유효지공제,병차상교우사용료최우개체보지화소범위경쟁택우적전통원포유전산법수렴솔제고료약10％.
