進化策略的變異算子與仿真平臺研究.pdf

1、論文研究進化策略中變異算子的改進?，F(xiàn)有的變異算子都使用全基因變異，本文提出單基因變異，通過對變異成功概率、局部收斂速度、全局收斂性能、變異步長控制、計算開銷、多種群技術系統(tǒng)地分析比較兩種變異方式的優(yōu)劣，建立基于遞減型變異步長單基因變異算子的單種群和多種群進化策略，最后論述進化算法仿真試驗平臺的構建及其應用。 對進化策略及其變異算子的研究源于變異算子在進化計算中起主導作用的認識。通過對簡單遺傳算法的改進試驗，對交叉算子作用機理的分

2、析，證明了變異算子對交叉算子的局部和全局搜索功能的可替代性，變異算子在算法中起主導作用。 借鑒生物進化理論和基因突變思想的進化策略，其變異算子使用所有基因同時變異的全基因變異方式，本文提出了一次只隨機選擇其中一個基因發(fā)生變異的單基因變異方式。理論分析和仿真試驗證明，對于多維優(yōu)化問題，當變異步長較大時，單基因變異的成功概率大于全基因變異的成功概率，全基因變異存在進化停頓現(xiàn)象，而且計算開銷較大，對于高維優(yōu)化問題尤其突出。 理

3、論分析證明使用Gauss分布的單基因變異算子時，保持成功概率為0.445可以獲得最優(yōu)的局部收斂速度，并提出相應的遞減型變異步長控制策略。為了直觀分析、比較進化算子的性能，提出了橫向仿真技術，并用于單基因變異和全基因變異的局部收斂速度的比較研究。試驗證明雖然當變異步長合適時，全基因變異算子的局部收斂速度大于單基因變異，但全基因變異算子要求變異步長較小并且范圍很小，而單基因變異算子可以在變異步長較大、且在一個較大的范圍內(nèi)獲得良好的局部收斂速

4、度，說明單基因變異算子對變異步長具有良好的魯棒性。通過兩個反例說明Gauss分布遞減型步長控制單基因變異算子全局搜索能力的不足，提出了Gauss分布遞減型步長單基因變異與均勻分布變異相結合的改進進化策略(μ+λ+κ)-ES，通過一組100維典型測試函數(shù)的仿真試驗，說明了(μ+λ+κ)-ES良好的局部和全局搜索能力、較少的計算開銷。 為了增強(μ+λ+κ)-ES的全局搜索能力、在解多模態(tài)優(yōu)化問題時獲得多個全局最優(yōu)解和局部最優(yōu)解，在

5、(μ+λ+κ)-ES基礎上提出了多種群進化策略m×(μ+λ+κ)-ES。在基于排擠和(/或)共享的多種群技術中，共享半徑是一個難以確定而又非常關鍵的參數(shù)，本文提出了山谷探索法，避免了共享半徑的確定。建立了在給定精度下以一定的可信度判斷子種群是否收斂的判據(jù)，使子種群的收斂性判別有了實用的定量依據(jù)。以一組典型多模態(tài)優(yōu)化問題測試函數(shù)仿真驗證了m×(μ+λ+κ)-ES準確求解全部極值點的能力。 進化算法仿真試驗研究與應用平臺是進化計算重