思维进化算法的收敛性研究  

Research on the Convergence of Mind Evolutionary Algorithm

作　　者：谢克明[1] 高廷玉[1] 谢珺[1] 

机构地区：[1]太原理工大学信息工程学院,山西太原030024

出　　处：《太原理工大学学报》2007年第3期189-192,共4页Journal of Taiyuan University of Technology

基　　金：教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(2006112005);山西省自然科学基金资助项目(20051037)

摘　　要：依据自然遗传机制的本质,从分形的角度出发,通过引入自相似度量因子对思维进化算法作了改进。利用分形数学理论证明了思维进化算法在最优解搜寻过程中存在自相似性。利用压缩映射原理进一步研究了算法在自相似下的收敛性,指出在满足收敛性的同时,可通过引进自相似度量因子来离线估计收敛的快速性,并可利用自相似度量因子和离线收敛速度的关系来改进算法,以避免陷入局部极小解。Based on the essence of the natural genetic mechanism, mind evolutionary algorithm is improved. From the aspect of fractal, the algorithm makes primary theory study by introducing into a self-similarity factor. It shows the self-similarity that in the process of search to the optimum solution using the modified algorithm. On the basis of which, the convergence of the search mechanism is proved. Finally, the convergence speed of search is analyzed and made non-on line estimation by the similarity factor. The above conclusion provides a new way of the theory of evolutionary algorithm.

关 键 词：自相似性 思维进化算法 收敛性 离线估计 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]