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文檔簡介
1、隨著應(yīng)用的不斷深入,遺傳算法在優(yōu)化多峰問題中的不足逐漸暴露出來。小生境作為優(yōu)化多峰問題的一種有效手段,得到了廣泛關(guān)注,并已經(jīng)成為遺傳算法領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。目前,小生境技術(shù)的設(shè)計(jì)和理論研究還并不完善。缺乏統(tǒng)一的小生境理論框架模型,難以從理論上分析和比較不同技術(shù)方法的小生境形成和維持能力。大多數(shù)技術(shù)方法都是針對二進(jìn)制編碼或者實(shí)數(shù)編碼的函數(shù)優(yōu)化,由于缺乏描述搜索空間局部性的理論和方法,這些方法難以推廣到某些組合優(yōu)化和特殊的表示問題。本文主要
2、小生境算法的特點(diǎn)進(jìn)行了研究和探討,提出了一種多群體小生境的新方法,并采用C++進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),測試算法的性能。 現(xiàn)實(shí)中的優(yōu)化問題常常需要同時(shí)優(yōu)化多個(gè)目標(biāo),這些問題被稱為多目標(biāo)優(yōu)化問題。本文提出了多目標(biāo)優(yōu)化問題的一個(gè)通用框架,并分析了其收斂性。 本文的主要工作如下。 (1)設(shè)計(jì)了一種新的適應(yīng)值變換方式來產(chǎn)生小生境。適應(yīng)值共享模型中的適應(yīng)值變換有三個(gè)缺點(diǎn),即計(jì)算量大,難以確定小生境半徑,基于離峰值均勻分布的假設(shè)。設(shè)計(jì)的
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