基于樣板分工搜索的演化算法研究及應(yīng)用.pdf

1、近二十年以來，遺傳算法和現(xiàn)代優(yōu)化算法的研究與應(yīng)用已使演化算法(EA)成為解決各種優(yōu)化問題的有力工具，其中常見的演化算法，如遺傳算法(GA)和粒子群算法(PSO)可以有效地解決不少優(yōu)化問題，但在實(shí)際應(yīng)用中往往存在如何避免早熟收斂與兼顧計(jì)算速度方面的矛盾。為克服這一矛盾，需要研究新的啟發(fā)式搜索機(jī)制。
　　 本文提出了一種原創(chuàng)的新穎的雙群體的優(yōu)化算法，稱為團(tuán)隊(duì)進(jìn)步算法(TPA)。該算法將一組團(tuán)隊(duì)成員按評(píng)價(jià)值大小分為精英組和普通組，并建

2、立了兩組的學(xué)習(xí)樣板，兩組團(tuán)隊(duì)成員在新成員產(chǎn)生規(guī)則及學(xué)習(xí)、探索和成員更新規(guī)則作用下表現(xiàn)出了快速進(jìn)步的能力，最終能夠通過較快的速度產(chǎn)生具有全局最優(yōu)評(píng)價(jià)值的成員。該算法把一組團(tuán)隊(duì)成員分為兩組，精英組確保收斂速度，普通組確保全局收斂，兩組團(tuán)隊(duì)成員在搜索過程中的明顯分工使算法兼?zhèn)淙炙阉?、局部搜索和定向搜索的能力?br>　　 團(tuán)隊(duì)進(jìn)步算法應(yīng)用于十個(gè)函數(shù)和五個(gè)天線基準(zhǔn)問題測(cè)試，數(shù)值試驗(yàn)表明了團(tuán)隊(duì)進(jìn)步算法具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、全局尋優(yōu)成功率高、計(jì)算量小及