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一种基于平均矢量偏差的仿生演化算法

【摘要】: 本论文由三个部分组成,第一部分是对研究背景的介绍,给出了演化算法的发展历程、研究现状和发展前景。第二部分对演化算法进行了简要的分析,介绍了演化算法中的一些基本概念、演化算法的关键要素、目前已有的一些改进的演化算法和演化算法的数学理论基础。第三部分在前两部分的基础上,对传统演化算法进行改进,提出了一种基于平均矢量偏差的仿生演化算法(AVDEA)。第四部分是演化算法的具体应用部分:将所提出的AVDEA算法应用于一些Benchmark函数优化问题的求解中,并将结果与其它演化算法求解的结果进行比较,结果显示本论文提出的算法表现出了更好的性能。 本论文的主要工作和创新点: (1)定义了基于区域个体统计的种群初始化策略、蜂王交配杂交算子、均匀杂交算子和平均矢量偏差变异因子等概念。使用基于区域个体统计的种群初始化策略改善初始种群个体分布,用蜂王交配杂交算子和均匀杂交算子提高算法的收敛效率,用平均矢量偏差变异因子提高解的精度,并分析了各个算子的性能。 (2)在杂交过程中引入了分阶段杂交策略,对个体的杂交过程进行控制,对于处于不同世代的个体执行蜂王杂交和均匀杂交两者之一,使得个体的杂交操作是在有指导下进行的,而不是盲目的。 (3)在变异过程中,使用了基于平均矢量偏差变异因子的100%大变异策略,以提高演化算法运行末期产生更好个体的可能性,并分析了该大变异策略的性能。 (4)用上述提出的种群初始化策略、杂交算子、分阶段杂交策略、变异算子、大变异策略等改造传统的演化算法,构建了一种基于平均矢量偏差的仿生演化算法(AVDEA),并证明了该算法的收敛性和复杂性。 (5)将AVDEA算法运用到一些Benchmark函数的优化问题中,并与其它相关文献进行对比,结果表明该算法收敛快,精度高。

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