【摘要】：為解決遺傳算法計算時間長和粒子群算法易陷入局部極值的問題,提出一種基于實數(shù)編碼的改進的遺傳算法與粒子群算法混合的優(yōu)化算法。改進遺傳算法中的選擇算子,保留適應度值較好的個體,重新組成新的種群,由粒子群算法更新速度和位置,對個體進行進一步的成熟。交叉算子采取精英競爭策略,選取適當個體進行交叉,剩余個體再次通過PSO算法更新速度和位置,將粒子群思想引入變異算子。通過對4個函數(shù)的優(yōu)化,對此算法進行測試,并研究比較其它算法,測試結果表明,該算法在收斂性、運算速度和優(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】： 南通大學電子信息學院;南通大學計算機科學與技術學院;南通大學工程訓練中心;
【基金】：國家自然科學基金項目(NSF61272424) 江蘇省自然科學基金項目(BK2010277) 南通市科技計劃基金項目(K2010002、AL2007033)
【分類號】：TP18

【參考文獻】

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本文編號：2206050