基于启发式变异的改进演化规划算法.pdfVIP

华南理工大学学报(自然科学版) JournalofSouthChina of V01．41No．5 第41卷第5期 UniversityTechnology 2013年5月 Science 2013 (Natural Edition) May 基于启发式变异的改进演化规划算法木 胡廉民1 黄翰2 蔡昭权3 (1．华南理工大学计算机科学与工程学院，广东广州510006；2．华南理工大学软件学院，广东广州510006； 3．惠州学院科技处，广东惠州516007) 摘要：常用的演化规划算法(EP)的变异是基于固定的概率分布，鲁棒性较差．文中分 析了变异算子对演化规划算法计算效率的影响，指出了Gauss变异、Cauchy变异和L6vy 变异算子缺少启发式信息的不足，并据此设计了一种根据种群个体差异信息的启发式变 异算子，用算子抽取的个体差异来更新变异步长，允许个体有机会在某些维数保持原状， 只是进行部分维数上的变异．启发式变异算子能使演化规划算法更好地适应不同特点的 连续优化问题，从总体上增强算法的鲁棒性．在求解多个Benchmark测试问题的数值实验 中，基于启发式变异的改进演化规划算法比当前6种等概率分布演化规划算法有更快的 收敛速度和更优的平均性能． 关键词：演化规划算法；启发式变异；连续优化；收敛速度 中图分类号：TP301 在演化计算领域，经典的演化算法包括了三类： 有较强的局部有哪些信誉好的足球投注网站能力．他的一项重要研究成果是 遗传算法(GA)、演化规划(EP)和演化策略(ES)¨o．将Cauchy分布引入到演化规划中旧J，设计了 GA主要针对组合优化问题，EP和Es多用于求解 连续优化问题．演化规划最初是以有限状态机技术 EP更高效率的优化结果．Lee等p o将l_kvy分布引入 出现，后来推广应用到连续优化问题、组合优化问题 到演化规划的变异算子设计，设计了l_kvy变异演化 和实际的工程优化问题…．在20世纪90年代，EP 的研究主要在于参数对求解效果的影响和自适应策 优化问题，Cauchy变异EP则适用于峰值分布较疏 略的设计．研究学者又提出了多种EP的版本，主要 的优化问题． 是将不同的分布函数融人变异算子的设计． 除了EP的设计研究以外，EP的理论研究也有 简单的EP算法来源于GA的一个简化变型，主一定的进展，主要是集中在收敛性的分析研究上．刘 要是采用基于均匀分布的变异算子．比较成功的第 一种演化规划算法是基于Gauss变异的EP(CEP)法的收敛性分析．Rudolph和刘峰等H。51的主要研究 算法，其求解结果比非自适应高斯变异EP算法更 成果是针对连续状态空间，比Fogel∞1的研究更有普 好．Yao等∽1曾指出Gauss变异EP比较适用于单峰遍性意义．高永超等。71将模拟退火策略引入了EP， 优化函数的求解，或者峰值分布较密的多峰函数，具 并分析了其收敛性．王向军等旧母1设计了双种群和 收稿日期：2012-10．23 $基金项目：国家自然科学基金资助项目61 目(2012J2200007) 作者简介：胡廉民(1969-)，男，硕士，华南理工大学访问学者，乐山师范学院副教授，主要从事信息安全、智能计算研究． E—mail：123890547@qq．com 74 华南理工大学学报(自然科学版) 第41卷 多种群的演化规划算法．杜海峰等¨驯设计了自适应 在步骤(2)中，不同的EP算法用不