一种自适应变异子空间搜索演化算法研究

2016-12-09林广明唐飞卢鑫陈三风

深圳信息职业技术学院学报 2016年3期

林广明，唐飞，卢鑫，陈三风

（1.深圳信息职业技术学院科研处，广东深圳 518172; 2.深圳信息职业技术学院信息技术研究所，广东深圳 518172）

一种自适应变异子空间搜索演化算法研究

林广明1，唐飞1，卢鑫2，陈三风2

（1.深圳信息职业技术学院科研处，广东深圳 518172; 2.深圳信息职业技术学院信息技术研究所，广东深圳 518172）

本文提出一种新的自适应变异子空间搜索演化算法，新算法包含如下性能：1）自适应选择变异算子，在变量子空间平衡局部搜索和全局搜索；2）通过多父体杂交交换全局搜索信息；3）用最好的个体替换最差个体的选择策略，降低选择压力确保找到全局最优解。这些优势增强了算法求解函数优化的鲁棒性和广泛性,并证明了算法的收敛性。

自适应变异；多父体杂交；子空间搜索

引言

随着日益将演化算法应用到实际问题中，人们越来越关注用遗传算法来求解实数优化问题[1,2,3,4,5]。近期研究[6,7,8,9]表明求解实数优化问题时用杂交算子得到较好的结果。因此目前对实数函数优化问题的研究中，人们主要集中于研究如何找到一个有效的杂交算子，而它们都有各自的优缺点。本文首先对这些算子进行分析，然后详细描述作者提出的自适应子空间重组算子，然后从理论和数据试验证明自适应子空间搜索算法SMSSEA（Selfadaptive Mutation and Subspace Searching Evolutionary Algorithm）不仅能求解带不等式约束的非线性的且有复杂场景的函数优化问题，而且本算法也具有搜索的遍历性与收敛的单调性等特点。