快速寻优的全局优化进化算法  

Global Optimization Evolutionary Algorithm with High Searching Speed

作　　者：赵文红[1] 王宇平[2] 王巍[1] 

机构地区：[1]中国电子科技集团公司第三十六研究所,嘉兴314001 [2]西安电子科技大学计算机学院,西安710071

出　　处：《计算机工程》2008年第8期208-209,212,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60374063,60672026);教育部留学回国人员科研启动基金资助项目;陕西省自然科学基础研究计划基金资助项目(2001SL06,2006A12)

摘　　要：为了加快进化算法中种群的寻优速度,设计双变异算子,提出一种进化算法。该算法以种群的多样性、算法的收敛速度、全局与局部搜索能力的综合均衡为设计重点,利用概率论和Markov链证明了该算法的全局收敛性,通过对6个基准函数进行测试,从数值上验证了该算法的有效性。To increase the speed of finding the optima in evolutionary algorithms,two mutation operators are designed,and a new evolutionary algorithm based on them is proposed.The algorithm emphasizes the population diversity,the convergence speed,the balance of global search ability and local search ability.Its global convergence is proved by the theories of probability and Markov chain.The test results of six benchmark functions indicate the algorithm improves the performance effectively.

关 键 词：全局优化 进化算法 全局收敛性 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]