一种自适应变异子空间搜索演化算法研究  

A Study of Self-adaptive Mutation and Subspace Search Evolutionary Algorithm

作　　者：林广明[1] 唐飞[1] 卢鑫[2] 陈三风[2] 

机构地区：[1]深圳信息职业技术学院科研处,广东深圳518172 [2]深圳信息职业技术学院信息技术研究所,广东深圳518172

出　　处：《深圳信息职业技术学院学报》2016年第3期30-36,共7页Journal of Shenzhen Institute of Information Technology

基　　金：广东省自然科学基金资助项目(基金批准号:2015A030313587);深圳市科技计划(基金批准号:JCYJ20130401095559825;JCYJ20150417094158025)

摘　　要：本文提出一种新的自适应变异子空间搜索演化算法,新算法包含如下性能:1)自适应选择变异算子,在变量子空间平衡局部搜索和全局搜索;2)通过多父体杂交交换全局搜索信息;3)用最好的个体替换最差个体的选择策略,降低选择压力确保找到全局最优解。这些优势增强了算法求解函数优化的鲁棒性和广泛性,并证明了算法的收敛性。This paper presents a Self-adaptive Mutation and Subspace Search Evolutionary algorithm （SMSSEA）. It is the combination of the multi- parent crossover and the elimination rule of the worst individual. The population size and the crossover size will lead the population＇s evolvement to diversity or convergence. When SMSSEA is applied in the optimization of muhimodal function, it runs in different forms during the global and local optimization phrases.

关 键 词：自适应变异 多父体杂交 子空间搜索 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]