一种求解全局优化问题的新混合遗传算法

《一种求解全局优化问题的新混合遗传算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、维普资讯http://www.cqvip.com第24卷第3期控制理论与应用Vb1．24NO．32007年6月ControlTheory&ApplicationsJun．20o7文章编号：1000-8152(2007)03-0343-06一种求解全局优化问题的新混合遗传算法李宏，一，焦永昌，张莉，王宇平。(1．西安电子科技大学天线与微波国家重点实验室，陕西西安710071；2．西安电子科技大学理学院，陕西西安710071；3．西安电子科技大学计算机学院，陕西西安710071)摘要：把简化的二次插值法融入实数编码遗

2、传算法，构成适于求解全局优化问题的混合遗传算法，该混合算法可以较好解决遗传算法的早熟收敛问题，提高了收敛速度，改善了解的质量，并减少了计算量．由于该混合遗传算法对目标函数的性质没有要求，适合求解大规模问题和工程实际问题．通过对23个标准测试函数的仿真实验，并和已有算法的比较，结果表明本文提出的混合遗传算法是非常有效的．关键词：二次插值法；遗传算法；全局优化；混合遗传算法中图分类号：TPI8文献标识码：ANovelhybridgeneticalgorithmforglobaloptimizationproblems

3、LIHong1，一JIAOYong—chang1ZHANGLi2WANGYu—ping3，，，(1．NationalLaboratoryofAntennasandMicrowaveTechnology,XidianUniversity,Xi’anShaanxi710071，China；2．SchoolofScience，XidianUniversity,Xi’anShaanxi710071，China；3．SchoolofComputerScienceandEngineering，XidianUniversity

4、，Xi’anShaanxi710071，China)Abstract：Anovelhybridgeneticalgorithmforglobaloptimizationproblemsisproposedinthispaper．Areal—codedgeneticalgorithmisaddressed．Asimplifiedquadraticinterpolationmethodisthenintegratedintothegeneticalgorithm．Thehybridgeneticalgorithmis

5、capableofavoidingtheprematureconvergence，improvingtheglobalsearchabilityofthealgorithmandtheaccuracyoftheminimumfunctionvalue，aswellasreducingthecomputationalburden．Simulationresultson23benchmarkproblemsshowthattheproposedhybridgeneticalgorithmiseficientandef

6、ectiveincomparisonwithotherexistingalgorithms．’Keywords：quadraticinterpolationmethod；geneticalgorithm；globaloptimization；hybridgeneticalgorithm1引言(Introduction)度的传统算法具有很好的互补性．遗传算法作为考虑全局优化问题进化算法的一种，在各种问题的求解与应用中展现了其独特的魅力[1j3枷】，但在理论和应用上也暴rninf(x)，(1)xEB、露出诸多不足和缺

7、陷，如对某些复杂问题而言，它其中：X=(1，⋯，n)。，13={(f1，1)×⋯×易趋于早熟收敛而陷于局部最优解[1'4】，另外，也存(，)Ili≤xi≤Ui，i=1，2，⋯，n}．在收敛速度慢、计算量大等问题[1]_为克服这些问全局优化问题(1)具有广泛的工程应用背景，其题，早在1989年Goldberg就提出混合方法的框架求解方法越来越受到人们的重视，传统算法都是局把GA与传统的、基于知识的启发式搜索技术相结部优化方法，优化结果与初值有关，并且对函数的合，来改善基本遗传算法的局部搜索能力，使遗传算性态有要求．

8、许多工程实际问题不但参数多，而且法脱离早熟收敛状态而加速接近全局最优解．混合目标函数性态差，一般难以用基于梯度的传统算法遗传算法在一定程度上可以提高遗传算法的优化质来求解．近年来，进化算法(包括遗传算法、进化策量和收敛效率，因此，出现了各种各样的混合遗传算略、进化规划)已成功地用于求解各种优化问题[引，法来求解各类优化问题[1,3~6]．它不需要导数信息，对函数的性态没有