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基于复合形法的聚类遗传算法

发布时间:2019-01-11 19:16
【摘要】:针对标准遗传算法的未成熟收敛问题和局部收敛能力不佳等情况,提出一种基于复合形法的聚类遗传算法。通过使用复合形法结合聚类小生境技术对传统的遗传算法进行改进,得到基于复合形法的自适应聚类遗传算法(NCGA)。该算法使用FORTRAN语言进行编程,通过使用三种复杂的测试函数对其性能进行测试,并与自适应遗传算法(AGA)进行了性能比较,还分析了初始种群的优劣对算法性能的影响。测试结果表明:对于遗传算法的改进效果明显,在遗传算法中融入复合形操作能明显增强遗传算法的局部搜索能力,且聚类技术使得遗传算法的全局搜索能力得到显著增强,反向学习操作的添加能增强算法的稳定性。改进后的遗传算法的性能明显好于传统的遗传算法。
[Abstract]:Aiming at the immature convergence problem of standard genetic algorithm and the poor local convergence ability, a clustering genetic algorithm based on complex algorithm is proposed. The traditional genetic algorithm (NCGA).) is improved by using complex method and cluster niche technique, and an adaptive clustering genetic algorithm (NCGA).) based on complex method is obtained. The algorithm is programmed in FORTRAN language. The performance of the algorithm is tested by using three complex test functions. The performance of the algorithm is compared with that of the adaptive genetic algorithm (AGA). The effect of the initial population on the performance of the algorithm is also analyzed. The test results show that the improvement effect of genetic algorithm is obvious, the local search ability of genetic algorithm can be enhanced obviously by using complex operation in genetic algorithm, and the global search ability of genetic algorithm can be enhanced significantly by clustering technology. The addition of reverse learning operations can enhance the stability of the algorithm. The performance of the improved genetic algorithm is obviously better than that of the traditional genetic algorithm.
【作者单位】: 西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地(西安理工大学);三峡大学水利与环境学院;
【基金】:陕西省重点科技创新团队(No.2013KCT-015)
【分类号】:TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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