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染色體易位的動態進化算法CTDEA

大小:0.84 MB 人氣: 2018-01-04 需要積分:2

  針對采用二進制編碼的進化算法在函數優化過程中會因為維度之間的相互干擾,導致部分低階模式出現無法進行有效重組的現象,提出一種新的結合細胞學研究成果的進化算法——染色體易位的動態進化算法( CTDEA)。算法通過構建基因矩陣來模擬有機染色體在細胞內的結構化過程,并在基因矩陣的基礎上對出現同質化的染色體短列實施模塊化的易位操作,以此來維護種群的多樣性;同時通過個體適應度劃分種群的方式來維護精英個體,確保個體間的競爭壓力,提升算法的尋優速度。實驗結果表明,該進化算法與已有的遺傳算法(GA)和分布估計算法相比較,在維護種群多樣性方面有較大改進,能夠將種群的多樣性保持在0. 25左右;且在尋優的精度、穩定性以及速度上也有明顯的改進和提高。
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