基于復(fù)合形法的聚類遺傳算法
[Abstract]:Aiming at the immature convergence problem of standard genetic algorithm and the poor local convergence ability, a clustering genetic algorithm based on complex algorithm is proposed. The traditional genetic algorithm (NCGA).) is improved by using complex method and cluster niche technique, and an adaptive clustering genetic algorithm (NCGA).) based on complex method is obtained. The algorithm is programmed in FORTRAN language. The performance of the algorithm is tested by using three complex test functions. The performance of the algorithm is compared with that of the adaptive genetic algorithm (AGA). The effect of the initial population on the performance of the algorithm is also analyzed. The test results show that the improvement effect of genetic algorithm is obvious, the local search ability of genetic algorithm can be enhanced obviously by using complex operation in genetic algorithm, and the global search ability of genetic algorithm can be enhanced significantly by clustering technology. The addition of reverse learning operations can enhance the stability of the algorithm. The performance of the improved genetic algorithm is obviously better than that of the traditional genetic algorithm.
【作者單位】： 西北旱區(qū)生態(tài)水利工程國家重點實驗室培育基地(西安理工大學(xué));三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院;
【基金】：陜西省重點科技創(chuàng)新團隊(No.2013KCT-015)
【分類號】：TP18
【參考文獻】
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【共引文獻】
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，本文編號：2407375
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