面向隐性目标优化的改进小生境遗传算法及其在汽车造型设计中的应用  

Improved Niche Genetic Algorithm For Tacit Objective Optimization Problems and Its Application in Automobile Modeling Design

作　　者：梁昌勇[1] 蔡美菊[1] 陆青[2] 

机构地区：[1]合肥工业大学计算机网络系统研究所,安徽合肥230009 [2]上海电力学院经济与管理学院,上海200090

出　　处：《中国管理科学》2011年第1期126-134,共9页Chinese Journal of Management Science

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70771037);上海电力学院人才引进基金(K2010-003)

摘　　要：针对传统交互式遗传算法中处理保持种群多样性和加速收敛这对矛盾问题的缺陷,本文结合共享机制小生境思想,通过引入小生境熵及自适应的小生境半径来保证种群多样性,并在此基础上提出一种面向隐性目标优化问题的改进小生境遗传算法,旨在确保避免局部收敛的同时,提高算法收敛效率、降低用户疲劳。通过汽车造型草图设计仿真实验,验证了该算法在汽车造型设计问题中的正确性及有效性。Aiming at the defects which are generated when the traditional interactive genetic algorithm deals with the contradictions between maintaining population diversity and accelerating the convergence,an improved niche genetic algorithm is proposed for tacit objective optimization problems,with the purpose of avoiding the local converge,enhancing algorithm efficiency and reducing user fatigue.Combining niche ideas based on sharing mechanism,the concept of niche entropy and adaptive niche radius is introduced to ensure population diversity.The simulation experiment in automobile modeling sketch design shows the validity and effectiveness of the proposed algorithm.

关 键 词：共享机制 小生境熵 种群多样性 用户疲劳 汽车造型草图设计 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] C931[自动化与计算机技术—控制科学与工程]