M-精英协同进化分子动理论优化算法  

M-elite coevolutionary kinetic-molecular theory optimization algorithm

作　　者：范朝冬[1] 章兢[1] 易灵芝[1] 

机构地区：[1]湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105

出　　处：《通信学报》2015年第7期144-152,共9页Journal on Communications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61440026);湖南省教育厅科学研究重点基金资助项目(15C1327)~~

摘　　要：提出了一种M-精英协同进化分子动理论优化算法(MECKMTOA,M-elite coevolutionary KMTOA)。该算法基于M个精英以尽量避免发生错误引导,通过精英间的学习与协作提高算法的收敛精度,采用新型的波动算子防止算法陷入按维早熟。测试结果表明,MECKMTOA在求解精度、算法稳定性、高维函数求解等方面均表现出良好性能。M-elite coevolutionary kinetic-molecular theory optimization algorithm（MECKMTOA） was proposed. MECKMTOA uses M elites to avoid misleading, improves the convergence precision by learning and collaboration among the elites, employs a new wave operator to prevent premature by dimension. The results show that MECKMTOA has good performance in precision and stability, and can solve the high-dimensional function optimization problems well.

关 键 词：优化算法 分子动理论优化算法 函数优化 精英策略 协同进化 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]