模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2012年
4期
610-616
,共7页
元胞遗传算法%粒子群算法%种群分割%选择压力%多样性
元胞遺傳算法%粒子群算法%種群分割%選擇壓力%多樣性
원포유전산법%입자군산법%충군분할%선택압력%다양성
元胞遗传算法通过限定个体之间的相互作用邻域提高算法的全局收敛率,但在一定程度降低搜索效率.文中提出一种粒子群与多种群元胞遗传混合优化算法.首先将群体分割成多个相互之间没有邻域关系的元胞子种群,适度降低算法的选择压力,从而更好地保持种群的多样性.算法的变异操作被粒子群算法替代,使得局部搜索能力明显提高.元胞群体分割和粒子群变异较好地均衡全局探索和局部寻优之间的关系.分析混合算法的选择压力和多样性变化规律.实验结果表明,该算法在保证搜索效率较高的同时还显著提高元胞遗传算法的全局收敛率且稳定性得到明显改善.
元胞遺傳算法通過限定箇體之間的相互作用鄰域提高算法的全跼收斂率,但在一定程度降低搜索效率.文中提齣一種粒子群與多種群元胞遺傳混閤優化算法.首先將群體分割成多箇相互之間沒有鄰域關繫的元胞子種群,適度降低算法的選擇壓力,從而更好地保持種群的多樣性.算法的變異操作被粒子群算法替代,使得跼部搜索能力明顯提高.元胞群體分割和粒子群變異較好地均衡全跼探索和跼部尋優之間的關繫.分析混閤算法的選擇壓力和多樣性變化規律.實驗結果錶明,該算法在保證搜索效率較高的同時還顯著提高元胞遺傳算法的全跼收斂率且穩定性得到明顯改善.
원포유전산법통과한정개체지간적상호작용린역제고산법적전국수렴솔,단재일정정도강저수색효솔.문중제출일충입자군여다충군원포유전혼합우화산법.수선장군체분할성다개상호지간몰유린역관계적원포자충군,괄도강저산법적선택압력,종이경호지보지충군적다양성.산법적변이조작피입자군산법체대,사득국부수색능력명현제고.원포군체분할화입자군변이교호지균형전국탐색화국부심우지간적관계.분석혼합산법적선택압력화다양성변화규률.실험결과표명,해산법재보증수색효솔교고적동시환현저제고원포유전산법적전국수렴솔차은정성득도명현개선.
