提出了基于多精英采樣和差分搜索的分布估計(jì)算法EDA-M/D （Estimation distribution algorithm based on multiple elites sampling and individuals differential search）。EDA-M/D利用多精英個(gè)體獨(dú)立采樣生成子代來(lái)提升算法全局搜索能力,利用精英群體分布的σ2約束采樣半徑,實(shí)現(xiàn)種群從全局搜索逐步過(guò)度到局部搜索。當(dāng)精英群體停滯時(shí),劣勢(shì)個(gè)體借助精英群體的?和種群歷史最優(yōu)解進(jìn)行差分搜索,幫助種群跳出局部最優(yōu)解。通過(guò)多精英采樣與差分搜索的自適應(yīng)協(xié)同實(shí)現(xiàn)種群宏觀信息與個(gè)體微觀信息的有機(jī)融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明EDA-M/D在穩(wěn)定性和搜索能力方面均表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)。 

【文章來(lái)源】：系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2020,32(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)

【部分圖文】：

多精英個(gè)體采樣與傳統(tǒng)EDA采樣結(jié)果對(duì)比Fig.1Comparisonresultbetweenmultipleelitessampling

第32卷第3期系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)Vol.32No.32020年3月JournalofSystemSimulationMar.,2020http:∥www.china-simulation.com386式中：Lp用以控制劣勢(shì)個(gè)體第j個(gè)基因位執(zhí)行修復(fù)操作的概率。類似的，對(duì)新生成的子個(gè)體也采用式(9)的貪心策略保留個(gè)體。EDA-M/D在上述2個(gè)策略中均采用式(9)所示的貪心保留策略可用圖2來(lái)表示。可以看出，通過(guò)當(dāng)代精英個(gè)體并行獨(dú)立采樣得到新的子個(gè)體后，若采用EDA常用的保留策略，則距離全局最優(yōu)解最近的精英個(gè)體(即圖中左下角的精英個(gè)體)采樣得到的子代個(gè)體會(huì)因?yàn)榱佑诹硗?個(gè)精英個(gè)體及相應(yīng)采樣得到的子個(gè)體而被拋棄掉，這也使得子代種群遠(yuǎn)離了全局最優(yōu)解而陷入了局部最優(yōu)。反之，若采用式(9)所示的保留策略，距離全局最優(yōu)解附近的精英個(gè)體采樣得到的子代個(gè)體盡管適應(yīng)值并非屬于精英群體，但依然會(huì)被保留下來(lái)，從而保證了種群的全局搜索能力。圖2貪心保留策略示意圖Fig.2Processofgreedyreservationstrategy2.3劣勢(shì)個(gè)體差分學(xué)習(xí)通過(guò)上述MES和NGR策略生成第t+1代的個(gè)體后，若新種群中的E個(gè)精英的適應(yīng)值與t–1代中的E個(gè)精英的適應(yīng)值完全相同，則說(shuō)明基于上述子代生成策略無(wú)法挖掘有益信息指導(dǎo)種群的搜索，本文將這種情況視為精英群體出現(xiàn)停滯。當(dāng)精英群體連續(xù)停滯代數(shù)stay達(dá)到設(shè)定閾值staymax時(shí)，N–E個(gè)劣勢(shì)個(gè)體(1,2,,)ktiXkEEN向式(5)所示的精英分布概率模型的t1j和當(dāng)前種群最優(yōu)個(gè)體1111bestbest,1best,2best,[,,,]ttttDxxxX進(jìn)行差分學(xué)習(xí)來(lái)產(chǎn)生新的個(gè)體kiTmpX學(xué)習(xí)方式如式(11)所示。該學(xué)習(xí)方式的意義

對(duì)比算法在CEC2017測(cè)試集上的收斂過(guò)程對(duì)比f(wàn)29f30

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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