论文研究-一种具有自然血亲排斥的遗传算法研究.pdf

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分析了选择、交叉和变异操作下遗传算法早熟收敛问题,提出了一种具有自然血亲排斥的遗传算法,利用个体通婚记录信息和婚史继承方法有效地避免了三代自然血亲之间的近亲繁殖,并依据群体信息熵实现交叉率和变异率的自适应变化以及交叉变异位置的自适应确定,保证了群体的多样性和重要构造块的保护,扩大搜索空间,较好地解决了早熟收敛问题,从而实现全局收敛。仿真结果表明,所提出算法有较好的全局收敛能力。
姚金涛,杨波:一种具有自然血亲排斥的遗传算法硏究 2008,44(16)29 (5)依概率pn对群体P()进行变异操作,变异前后的个 表1NCE-GA与SGA对不同测试网数运行收敛结果的比较 体竞争生存机会,并按定义2进行相关通婚记录的更新,从而 SGA 函数 NCE-GA 构成下一代群体P(t+1); 最小函数值 变量X最小函数值变量X (6)如果算法满足终止条件,则结束;否则转(2)。 0.051200 0.011530 -0.061440 000 0.071680 3仿真实验 1.03219200 0.99942400 为了验证NCE-GA算法性能,观察自然血亲排斥方法在 F20.00103632 0.00000033 1.03219200 0.99942400 算法中保证群体多样性的作用,选用了几个常见的优化算法测 1.60000000 0.02211079 4.40000000 试函数,将 NCE-CA算法与SGA算法一起进行测试,并对测试 000 结果进行比较分析。实验中有关参数初始设置为:种群规模 F40.88897234 0.200000 N=100,交叉概率p=0.75,变异概率pn=0.15,最大运行代数 0.00400000 F5 3.00752137 3.00000000 T=2000,针对每个测试问题分别进行50次独立运行,取统计 1.00400000 1.00000000 0.10200000 0.08999999 平均值作为比较结果。 F6-1.03100223 -1.03162472 0.71600000 0.71200000 3.1测试问题 (1)De Jong Function-1 4结束语 F1(X)=∑x,-512≤x≤+512 受人类优生学的启发,本文针对遗传算法中标准交叉操作 (2)De Jong Function-2 无法避免近亲繁殖问题,在进化过程中为个体增加一通婚记 F,(X)=100x2-x,)2+(1-x,)2,2.048≤x≤+2.048 录,用以记录其成功交叉操作历史,个体在交叉操作之前可依 据其通婚记录决定是否执行交叉,最大可能地避免群体内部的 (3 )Schaffer Function-6 近亲繁殖,并通过信息熵动态改变交叉和概率,增加了群体的 F2(X)=0.5+ sin Vx,+x-0.5 -100≤x.≤+100 多样性,抑制早熟收敛,同时还根据基因位信息熵确定交叉和 [0+0.001(x1+x2) 变异位置,避免对重要构造块的破坏,实现算法的快速全局收 (4 )Schaffer Function-7 敛,最后的实验结果也证明了所提出算法是有效可行的。在接 F4(X)=(x1+x2)|sin(50(x1+x2))+1.0) 下来的研究中,将把提高算法的收敛速度作为重点,即在全局 100≤x.≤+100 最优收敛和收敛速度上寻求一个折衷点,扩展其应用能力;另 (5Goldstein-Price Function 外还尝试将小生境技术结合到NCE-GA中,进一步提高算法 F5(X)5(Xh5(X),-2≤x≤+2 性能。 f5(X)=[1+(x1+x2+1)(19-14x1+3x1-14x2+6x1x2+3x2) 参考文献: hs(x )=[30+(2x,-3x,)(18-32x+12x, +48x,-36x1 x, +27x, ][1 Mecorkle D S, Bryden K M, Carmichael C GA new methodology (6)Six-Hump Camel Back Function for evolutionary optimization of energy systems[J). Comput Methods F。(X)=(4-2.12+1x1)x2+x1x2+(-4+42)x2 Appl Mech Engrg,2003,192:5021-5036. [2 Codrea C M, Aittokallio T, Keranen M, et al. Feature learning with a 3≤x,≤+3,-2≤x≤+2 genetic algorithm for fluorescence fingerprinting of plant species[JI 32实验结果 Pattern Recognition Letters, 2003. 24(15): 2663-2673 NCE-GA和SGA在给定的6个测试函数上的运行结果如3]司秀华,陈国良.一种多搜索策略的多生物序列比对自适应遗传算 表1所示,表中主要给出了相应算法在达到收敛状态时所获得 法J小型微型计算机系统,2006,27(5):854-857 的最小函数值以及相应变量x的取值。可以看出,NCE-GA较4 Leung Y,aoY, Xu Z B Degree of population diversity-a perspective SGA的最终收敛结果要好,其中NCE=GA在除了F2外的5个 on premature convergence in genetic algorithms and its markov chain analysis[J.IEEE Trans on Neural Networks, 1997, 8: 1165-1176 函数均达到全局收敛,其主要的原因是NCE-GA算法中自然 5]刘习春,俞寿益局部快速微调遗传算法计算机学报,2006,28 血亲之间的交叉排斥,最大可能地避免群体内部的近亲繁殖, (1):100-105 有效地保持了种群多样性,为算法实现全局收敛创造条件,同 阿6]何宏钱锋基于寿命的变种群模糊遗传算法J小型微型计算机系 时交叉和变异率以及相应的位置通过群体信息熵加以自适应 统,2006,27(6):992-995 调整使得群体进化方向避免陷入局部最优。总之, NCE-GA算m王本年高阳RICA:一种基于强化学习机制的遗传算法电子学 法在求解静态优化问题上更具优势。 报,2006,34(5):856-860

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    2019-09-08
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