王 芳,刘 军,谢克明

(1.太原理工大学信息工程学院,山西太原 030024;2.山西省质量技术监督局,山西太原 030002)

思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)[1]是模拟人类思维进化过程的一种进化算法,它是根据对遗传算法(Genetic Algorithm,GA)存在问题的思考以及对人类思维进步的分析,将群体划分为若干子群体,提出了“趋同”和“异化”算子.进化操作“趋同”起开采的作用,“异化”起勘探的作用,这两个操作都隐含有选择操作.二者的作用并非对立,而是协调工作的,大大提高了搜索效率,并已取得了许多成功应用[2-4].改进趋同和异化操作对整个算法性能的改善都有贡献.群体智能(SwarmIntelligence,SI)是近年来发展迅速的人工智能学科.通过研究分散、自组织的动物群体和人类社会的智能行为,学者们提出了许多迥异于传统思路的智能算法,很好地解决了不少原来非常棘手的复杂工程问题[5-6].

本文将群体智能引入 MEA中,充分利用生物群体中信息交互、相互协作的思想以加快收敛速度,同时采取信息浓度更新规则限制过度学习来保证种群的多样性,使算法能够有效地进行全局搜索.

1 基本思维进化算法

众所周知,自然界中的生物通过遗传和自然选择,进化了上亿年,生物的这个进化过程非常缓慢.相比之下,人类思维的进步速度却远高于生物的进化,有两个原因很重要,即向前人和优胜者学习以及不断地探索与创新.思维进化算法受此启发提出了“趋同(Similartaxis)”和“异化(Dissimilation)”操作,它继承了进化计算的“群体”和“进化”的精髓,仍然……