求解动态优化问题的多种群热力学遗传算法

摘要：

多种群方法已被证明是提高演化算法动态优化性能的重要方法之一。提出了多种群热力学遗传算法（multi-population based thermodynamic genetic algorithm，MPTDGA）。该算法使用一个概率向量在热力学遗传算法迭代过程中不断演化优化与竞争学习，环境变化时分化成三个概率向量，并分别抽样产生原对偶和随机迁入三个子种群，依据这三个种群和记忆种群最好解的情况，选择新的工作概率向量进入新环境进行学习。在动态背包问题上的实验结果表明，MPTDGA比原对偶遗传算法跟踪最优解的能力更强，有很好的多样性，非常适合求解0-1动态优化问题。

关键词：动态环境、多种群热力学遗传算法(MPTDGA)、多样性、概率向量、分化、动态背包问题

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61070009;the National High Technology Research and Development Program of China under Grant No.2007AA01Z290国家高技术研究发展计划863计划

在线出版日期：2014-02-22（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：179-185