一种求解复杂优化问题的快速遗传算法算子

摘要：

针对利用遗传算法解决参数维度高、计算复杂,且适应度依赖于其他工具的问题,提出一种加快遗传算法收敛速度的聚集算子.该算子首先利用AP(affinity propagation)聚类对种群进行划分,然后通过主成分分析(PCA)对每个聚簇降维,再利用加权最小二乘法在低维空间下将种群分布拟合成二次曲面,并将计算极值点作为优势个体返回到原始空间.实验结果表明,相比于传统遗传算法,聚集算子在保证优化精度的同时可有效提高收敛速度.

关键词：复杂问题求解、遗传算法、快速收敛、聚集算子

所属期刊栏目：59

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;吉林省科技发展计划;吉林省产业技术专项研究与开发项目;广东省应用基础研究重点项目;广东省重点学科建设计划

在线出版日期：2021-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：602-608