基于CCEA和改进郭涛算法的函数优化问题求解  

Improved-GT-operator-based cooperative coevolutionary approach to function optimization

作　　者：张萍[1] 张良[1] 李涛[1] 李振华[1] 

机构地区：[1]中国地质大学计算机学院,湖北武汉430074

出　　处：《计算机工程与设计》2008年第10期2578-2580,共3页Computer Engineering and Design

摘　　要：在合作式协同演化(CCEA)的基础上,引入了使用高斯变异算子的郭涛算法,设计了一种求解函数优化问题的高效混合演化算法。通过求解复杂高维的函数优化问题的多个实例,并将该算法和CCEA与基本郭涛算法结合的方法——CCGT进行了对比。实验结果表明,新算法是高效的,其结果优于现存文献中的其它模型,但不及CCGT优秀。证明在该算法中引入的高斯变异算子的作用不大。A cooperative co-evolution （CCEA） model to function optimization is proposed, based on an improved Guo Tao operator, which employed a Gauss mutation operator to enhance its exploring ability. The experiments show that the results are mostly better than current published ones but inferior to CCEA based on Guo Tao algorithm. It evidences that the Gauss mutation operator in this new algorithm is not useful.

关 键 词：郭涛算法 改进郭涛算法 高斯变异算子 合作式协同演化算法 函数优化 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]