柔性多面体搜索算法在遗传算法中的综合应用研究  

Research on the Synthetic Applications of Flexible Polyhedron Search Algorithm to Simple Genetic Algorithm

作　　者：肖宏峰[1] 王麓雅[1] 谭冠政[2] 

机构地区：[1]湖南师范大学计算机教学部,湖南长沙410081 [2]中南大学信息科学与工程学院机器人研究所,湖南长沙410083

出　　处：《小型微型计算机系统》2004年第4期681-684,共4页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：中国科学院机器人学开放研究实验室 ( RL 2 0 0 0 0 2 )资助

摘　　要：首先分析了柔性多面体搜索算法和基本遗传算法两者结合的基础 ,提出了柔性多面体方向进化算子和柔性多面体交叉算子 .以这两个新的遗传操作算子和柔性多面体搜索算法为基础 ,提出了两种新的混合遗传算法 FP_ HGA( )、FP_ HGA( ) .在 FP_ HGA( )中 ,嵌入了柔性多面体方向进化算子和柔性多面体搜索算法 ;在 FP_ HGA( )中 ,嵌入了柔性多面体交叉算子 .用 FP_ HGA(I)、FP_ HGA (II)及 SGA(Simple Genetic Algorithm )来求解 Rosenbrock测试函数的最小值 ,FP_ HGA(I)和 FP_ HGA(II)算法和In this paper, first analyze the foundations of fusing flexible polyhedron search algorithm into simple genetic algorithm(SGA)and propose two new genetic operators, one is the flexible polyhedron directional evolution operator, another is the flexible polyhedron crossover operator. Secondly, by use the two new genetic operators, construct two new hybrid genetic algorithms called FP _HGA(I)and FP _HGA(II), the flexible polyhedron directional evolution operator and the flexible polyhedron crossover operator are embedded into the FP _HGA(I)and FP _HGA(II)respectively. Third, verify the three genetic algorithms of SGA, FP _HGA(I)and FPSA _HGA(II)by using them to obtain the minimum of the experiment function of Rosenbrock, the results indicate that FP _HGA(I)and FP _HGA(II)have better performance indexes than SGA does in improving convergence speed and calculation precise and FP _HGA(I)has the best performance indexes.

关 键 词：柔性多面体混合遗传算法 柔性多面体方向进化算子 柔性多面体交叉算子 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]