简论算法自适应Memetic算法****毕业论文理工

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文章导读:算法的优化性能。我们称这种混合算法为遗传局部搜索算法,也可称作Memetic算法。  Memetic算法是一种局部搜索侧略与全局搜索策略相结合的算法。相比传统的遗传算法,这种结合机制使其在某些问题优化中的搜索效率快很多。Memetic算法提出的是一个概念,一种框架,不只是混合遗传算法或拉马克进化算法。在这种框架下,不同搜索策
  摘要:在处理多峰函数的优化问题时, 遗传算法局部搜索能力差,并且容易早熟。针对这种问题,将遗传算法与多种局部搜索算法相结合,形成多种Memetic算法。通过进行数值优化实验,发现算法的优化效率有所提高,但是局部搜索算法的不同对优化性能影响很大。为解决这种问题,在传统Memetic算法的基础上提出了一种使每代个体根据局部搜索算法的搜索效率自适应选取局部搜索算法的Memetic算法,即基于离散度的自适应Memetic算法。通过测试函数测试,这种算法具有更高的效率和更强的通用性。

  关键词:多峰函数优化;遗传算法; 局部搜索算法;离散度;自适应Memetic算法

  16727800(2013)009005803

  作者简介:王振华(1986-),男,上海飞机设计研究院民用飞机模拟飞行国家重点实验室工程师,研究方向为飞行仿真。

  0引言

  遗传算法是一种全局优化算法,是模拟生物在自然界中的进化过程而形成的,已在机器学习、组合优化、图像处理和自适应控制等领域中广泛应用。然而大量研究与实践显示,遗传算法全局搜索能力很强而局部搜索能力不是很强,且容易过早地收敛,相反,局部搜索算法搜索目的性很强,能够很快收敛到局部最优解,因此将局部搜索算法与遗传算法相结合,可以提高遗传算法的优化性能。我们称这种混合算法为遗传局部搜索算法,也可称作Memetic算法。

  Memetic算法是一种局部搜索侧略与全局搜索策略相结合的算法。相比传统的遗传算法,这种结合机制使其在某些问题优化中的搜索效率快很多。Memetic算法提出的是一个概念,一种框架,不只是混合遗传算法或拉马克进化算法。在这种框架下,不同搜索策略的选取可以形成不同的Memetic算法,比如局部搜索算法可以选取模拟退火、爬山搜索、禁忌搜索、贪婪算法等,全局搜索算法可以选取进化规划、进化策略、遗传算法等。

  全局搜索策略与局部搜索策略耦合的过程中有以下6个方面需要注意:①局部搜索的频率;②个体进行局部搜索的概率 ;③种群中可进行局部搜索的范围 ;④局部搜索的强度;⑤局部搜索方法的选择;⑥如何减小通过引入局部搜索算子而增加的计算时间 。

  局部搜索算法有很多,不同的局部搜索算法对特定优化问题的优化效率差别很大。自适应Memetic算法,即可以根据优化问题的不同自适应的选取局部搜索算子的Memetic算法,成为优化算法领域新的研究方向。Krasnogor在文献[3]中提出了对多种局部搜索算法进行整合,并依据局部搜索邻域的选择函数与当前算子的搜索情况来选取局部搜索算法的策略。文献[4]中用“hyperheuristic”一词来描述将多个局部搜索算法整合,不同个体采取不同局部搜索算法的策略。**ithz提出了Coevolving Memetic 算法,采用某种策略选择局部搜索算法[5]。这种策略,Ong and Keane描述为“metaLamarckian learning”[6]。文献[7]总结了自适应Memetic算法的研究现状。

  局部搜索个体的选择策略同样是Memetic算法的研究重点。文献[8]中提到了基于离散度的策略来确定局部搜索点。文献[9]中提到了基于适应值、空间分布及精英保留等策略来确定局部搜索点。

  本文选取基于离散度的策略来确定局部搜索点,并且将多种局部搜索算法与遗传算法结合,形成多种Memetic算法。将这些算法应用于基准函数优化中,通过对每种算法的优化特性进行观察,进一步提出了基于离散度的自适应Memetic算法(DAMA,即Diversitybased Adaptive Memetic Algorithm )。通过将该种算法与传统Memetic算法作对比,表明该算法具有更强的通用性,更高的效率和更好的鲁棒性。

  1基于离散度的自适应Memetic算法

  1.1耦合策略及参数设置

  (1)局部搜索算法的选取策略:局部搜索算法的效率。局部搜索算法的选取策略在自适应Memetic算法中有很多。相比排序法、随机法、经验法,本文通过局部搜索算法的搜索效率来选择局部搜索算法。单纯形搜索法、方向加速法、拉格朗日搜索法与模式搜索法组成了局部搜索算法库。对前面的局部搜索点随机选择局部搜索算法,组建局部搜索算法的优化效率库,然后,后面的局部搜索点根
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