研究思維進(jìn)化計算的多峰優(yōu)化性能及研究算法參數(shù)對效率的影響.pdf

1、該文回顧了進(jìn)化計算和思維進(jìn)化計算的背景知識;構(gòu)造了基于雙目標(biāo)優(yōu)化的雙層MEC;用雙層MEC更深一步地研究了MEC的多峰優(yōu)化性能,從而進(jìn)一步豐富了MEC框架;討論了MEC參數(shù)對解的精度及對算法搜索計算量的影響,以便在今后的工作中能夠更好地應(yīng)用MEC解決問題.首先,為了提高實驗效率,解決手工調(diào)參帶來的不便,構(gòu)造了基于雙目標(biāo)優(yōu)化的雙層MEC,高層MEC中以一組參數(shù)為一個個體,每個個體將被底層MEC評價,返回該個體對應(yīng)的適應(yīng)值.考慮到評價次數(shù)是

2、評價算法性能好壞的重要標(biāo)準(zhǔn),同時還要考慮找到的解的質(zhì)量(即所找到的解的精確性),以每個個體對應(yīng)底層MEC中函數(shù)的評價次數(shù)與找到的解與真實解之間絕對誤差的加權(quán)和作為其適應(yīng)值,從而得到底層MEC的個體評價次數(shù)和解的精度的折中解.底層MEC優(yōu)化函數(shù).其次,用雙層MEC更近一步地研究了MEC的多峰優(yōu)化性能.測試了十個多峰函數(shù),其中有峰高相等及不等的.且與幾種小生境遺傳算法及物種保存遺傳算法作了性能比較,實驗表明,MEC優(yōu)化多峰函數(shù)是非常高效的,

3、尤其對于復(fù)雜欺騙問題,其計算效率竟高于對照算法92％以上.最后,為了更好地應(yīng)用MEC解決問題,用雙層MEC分別討論了MEC解決一維及二維數(shù)值優(yōu)化問題時參數(shù):1)Nm對找到的解的精度的影響(MEC趨同操作的停止準(zhǔn)則是:連續(xù)若干代(記為Nm)子群體不再產(chǎn)生新的勝者).結(jié)果表明:子群體尺寸SG固定,Nm越大,所得到的解的精度越高.2)SG對算法搜索計算量的影響.通過實驗得到了數(shù)值優(yōu)化時在所找到的解達(dá)到精度要求的前提下,算法搜索計算量較少時SG