基于小生境遗传算法的多峰函数优化  

Multiple hump function optimization based on niche genetic algorithm

作　　者：袁丽华[1] 黎明[1] 杨小芹[1] 周琳霞[1] 

机构地区：[1]南昌航空工业学院测控系,江西南昌330034

出　　处：《南昌航空工业学院学报》2005年第4期1-4,共4页Journal of Nanchang Institute of Aeronautical Technology（Natural Science Edition）

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60475002)

摘　　要：根据多峰目标函数的具体情况,应用遗传算法随机寻优得到若干个最优值,以这些值作为小生境遗传算法的先验知识,指导小生境距离参数的确定。依据此方法确定小生境距离参数,应用小生境遗传算法成功求解了shubert多峰函数的所有全局最优值。并与相同遗传操作和相同参数下的遗传算法作比较,小生境遗传算法不但能一次性地寻求到解空间中所有的最优解,而且就寻求一个最优点而言收敛速度快于非小生境遗传算法。According to the information of multiple hump object function, genetic algorithm is used to seek several global optimums, which are severed as prior knowledge to determine the niche distance. This approach is successfully used in Shubert function optimization. Niche genetic algorithm not only can search all global optimums, but also is better than genetic algotithm in convergence for one global optimum under the same genetic operators and the same parameters.

关 键 词：遗传算法 小生境 多峰函数最优化 

分 类 号：TP14[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]