求解约束函数优化问题的族群进化算法  

Ethnic group evolution algorithm for constrained numerical optimization

作　　者：陈皓[1] 潘晓英[1] 崔杜武[2] 

机构地区：[1]西安邮电学院计算机学院,西安710121 [2]西安理工大学计算机科学与工程学院,西安710048

出　　处：《计算机应用》2011年第4期1090-1093,共4页journal of Computer Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60873035;61050003);陕西省教育厅自然基金资助项目(112w017);中国智能交通科技研发基金资助项目(103-0335)

摘　　要：为提高族群进化算法对约束函数的优化性能,应用基于线性截取策略的大配子采样机制来提高群体进化过程中大配子筛选的稳定性。该机制可有效减少在进化过程中族群结构的大幅波动,提高族群进化算法的搜索效率。通过对六个典型约束函数的仿真实验显示,该机制使族群进化算法成为了一种有竞争力的约束函数优化算法。In order to improve the performance of Ethnic Group Evolution Algorithm（EGEA） for constrained functions,a macrogamete filter mechanism based on linear truncation strategy was proposed to keep macrogamete scale stable in evolution process.This strategy can reduce the hefty fluctuation of ethnic group structure and improve the searching efficiency of EGEA effectively.The simulations of six classical constrained functions show the linear truncation strategy enables EGEA to be a competent algorithm for constrained functions.

关 键 词：遗传算法 族群进化算法 族群聚类 大配子筛选机制 约束函数优化 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]