【摘要】：為解決遺傳算法計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)和粒子群算法易陷入局部極值的問(wèn)題,提出一種基于實(shí)數(shù)編碼的改進(jìn)的遺傳算法與粒子群算法混合的優(yōu)化算法。改進(jìn)遺傳算法中的選擇算子,保留適應(yīng)度值較好的個(gè)體,重新組成新的種群,由粒子群算法更新速度和位置,對(duì)個(gè)體進(jìn)行進(jìn)一步的成熟。交叉算子采取精英競(jìng)爭(zhēng)策略,選取適當(dāng)個(gè)體進(jìn)行交叉,剩余個(gè)體再次通過(guò)PSO算法更新速度和位置,將粒子群思想引入變異算子。通過(guò)對(duì)4個(gè)函數(shù)的優(yōu)化,對(duì)此算法進(jìn)行測(cè)試,并研究比較其它算法,測(cè)試結(jié)果表明,該算法在收斂性、運(yùn)算速度和優(yōu)化能力方面具有優(yōu)越性。
[Abstract]:In order to solve the problem of long computation time of genetic algorithm and local extremum of particle swarm optimization algorithm, an improved genetic algorithm based on real coding and particle swarm optimization algorithm is proposed. The selection operator in genetic algorithm is improved to retain the individuals with good fitness value and to reconstitute the new population. The particle swarm optimization algorithm is used to update the speed and position of the population to further mature the individual. The crossover operator adopts the strategy of elite competition, selects the appropriate individual to cross, the remaining individual updates the speed and position through the PSO algorithm again, and introduces the particle swarm optimization theory into the mutation operator. Through the optimization of four functions, the algorithm is tested and compared with other algorithms. The test results show that the algorithm is superior in convergence, speed and optimization ability.
【作者單位】： 南通大學(xué)電子信息學(xué)院;南通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;南通大學(xué)工程訓(xùn)練中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(NSF61272424) 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK2010277) 南通市科技計(jì)劃基金項(xiàng)目(K2010002、AL2007033)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2206050