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出 处:《安阳工学院学报》2006年第3期52-54,共3页Journal of Anyang Institute of Technology
摘 要:文章在现有动力学演化算法的基础上提出基于混沌的演化算子。除有效地防止过早收敛并且保持解的均匀分布外,新算法充分利用混沌对于初始值敏感性和遍历性的特点,还具有更快的收敛速度和更小的计算量。数值结果显示在解决多峰值问题时新算法不仅有很好的性能和高可靠性,而且优于作者已知的其他已出版的结果。This paper proposes an improved dynamical evolutionary algorithm (IDEA) based on the theory of statistical mechanics and novel chaotic operation. Besides preventing premature convergence effectively and keeping the population in good distribution, the new algorithm makes full use of initial value sensitivity and track ergodicity of chaos, overcoming the disadvantage of big searching dead zone existed in conventional chaotic mutation model . The numerical results show IDEA not only has good performance and a high degree of reliability while dealing with various complex problems, but also is superior to any other published results known by the authors.
关 键 词:动力学演化算法 过早收敛 混沌初始化 混沌变异 种群多样性
分 类 号:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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