改进的遗传粒子群混合优化算法

发布时间：2018-08-26 20:21

【摘要】：为解决遗传算法计算时间长和粒子群算法易陷入局部极值的问题,提出一种基于实数编码的改进的遗传算法与粒子群算法混合的优化算法。改进遗传算法中的选择算子,保留适应度值较好的个体,重新组成新的种群,由粒子群算法更新速度和位置,对个体进行进一步的成熟。交叉算子采取精英竞争策略,选取适当个体进行交叉,剩余个体再次通过PSO算法更新速度和位置,将粒子群思想引入变异算子。通过对4个函数的优化,对此算法进行测试,并研究比较其它算法,测试结果表明,该算法在收敛性、运算速度和优化能力方面具有优越性。
[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.
【作者单位】： 南通大学电子信息学院;南通大学计算机科学与技术学院;南通大学工程训练中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(NSF61272424) 江苏省自然科学基金项目(BK2010277) 南通市科技计划基金项目(K2010002、AL2007033)
【分类号】：TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2206050