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机构地区:[1]中南林业科技大学计算机与信息工程学院,湖南长沙410014 [2]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083
出 处:《控制理论与应用》2009年第8期934-936,共3页Control Theory & Applications
基 金:中南林业科技大学人才引进基金资助项目(06Y049);国家自然科学基金资助项目(10672197)
摘 要:首先研究单基因变异进化策略(ES:evolution strategies)的变异步长控制,对变异步长与改进率的关系作理论分析,建立了基于单基因变异ES的变异步长控制策略.运用横向仿真方法比较分析了全基因变异算子和单基因变异算子对变异步长的适应性,表明单基因变异算子可以在变异步长比较大时、在较大变化范围内获得良好的收敛速度,可见对变异步长具有很强的适应性.在全局收敛性分析基础上,引入均匀变异算子作为附加算子,增强了全局收敛性,建立了一种单基因Gauss变异与均匀变异相结合的(μ+A+κ)-ES,最后给出了仿真计算结果说明算法的有效性.The mutation step-size control for monogenic-mutation-based evolution strategies(ES) is investigated. After analyzing the relation between the step-size and the progress rate, we propose a step-size control scheme for the monogenic- mutation-based ES. By transversal simulations, the adaptabilities of the hologenetic mutation operator and the monogenic mutation operator to the mutation step-size are analyzed by comparisons. Through simulation, it is shown that the monogenic mutation with a large mutation step-size may have a promising convergence-rate over a large varying range. This shows that the single-gene mutation is robust against the variation of mutation step-size. By analyzing the global convergence, we introduce a uniform mutation operator as an accessory operator to improve the global convergence performance. Thus, a new evolution strategy (μ+λ+κ)-ES is established by combining the monogenic mutation Gauss mutation and the uniform mutation. Finally, simulation results are given to demonstrate the effectiveness of the algorithm.
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