科技视界
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과기시계
Science&Technology Vision
2012年
23期
20-24,152
,共6页
优化%数值优化%进化算法%智能体%多智能体
優化%數值優化%進化算法%智能體%多智能體
우화%수치우화%진화산법%지능체%다지능체
为解决高维无约束数值优化问题,提出了一种新的利用智能体寻优的进化算法:简单多智能体进化算法(Simple Multi-Agent Evolutionary Algorithm,SMAEA).算法在各世代中均从单个智能体出发进行进化,该智能体代表了待优化函数的一个候选解,它通过自翻转算子加速寻优,并通过自学习过程进化为更好的智能体.在自学习过程中,对原有智能体执行局部搜索算子以产生一个环状多智能体系统,并通过交叉翻转、正交交叉、变异等操作使智能体不断改进.对标准测试函数的仿真实验表明,当问题维数从20增至1,000时,该算法能以较少的评价次数收敛到全局最优值.
為解決高維無約束數值優化問題,提齣瞭一種新的利用智能體尋優的進化算法:簡單多智能體進化算法(Simple Multi-Agent Evolutionary Algorithm,SMAEA).算法在各世代中均從單箇智能體齣髮進行進化,該智能體代錶瞭待優化函數的一箇候選解,它通過自翻轉算子加速尋優,併通過自學習過程進化為更好的智能體.在自學習過程中,對原有智能體執行跼部搜索算子以產生一箇環狀多智能體繫統,併通過交扠翻轉、正交交扠、變異等操作使智能體不斷改進.對標準測試函數的倣真實驗錶明,噹問題維數從20增至1,000時,該算法能以較少的評價次數收斂到全跼最優值.
위해결고유무약속수치우화문제,제출료일충신적이용지능체심우적진화산법:간단다지능체진화산법(Simple Multi-Agent Evolutionary Algorithm,SMAEA).산법재각세대중균종단개지능체출발진행진화,해지능체대표료대우화함수적일개후선해,타통과자번전산자가속심우,병통과자학습과정진화위경호적지능체.재자학습과정중,대원유지능체집행국부수색산자이산생일개배상다지능체계통,병통과교차번전、정교교차、변이등조작사지능체불단개진.대표준측시함수적방진실험표명,당문제유수종20증지1,000시,해산법능이교소적평개차수수렴도전국최우치.
