求解全局优化问题的混合自适应正交遗传算法

摘要：

提出了一种基于正交实验设计的混合自适应正交遗传算法(hybrid self-adaptive orthogonal genetic algorithm,简称HSOGA)以求解全局优化问题,此算法利用正交实验设计方法设计交叉算子,并提出一种自适应正交交叉算子.该自适应正交交叉算子根据父代个体的相似度自适应地调整正交表的因素个数和对父代个体进行因素分割的位置,生成具有代表性的子代个体,以更好地搜索空间.此外,新算法利用自适应正交交叉算子生成均匀分布的初始种群,以保证初始群体的多样性.同时引入了局部搜索策略以提高算法局部搜索能力和收敛速度.通过14个高维的Benchmark函数验证了算法的通用性和有效性.

关键词：正交遗传算法、局部搜索、全局优化、正交实验设计

所属期刊栏目：21

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.90820302,60805027;the Specialized Research Foud for the Doctoral Program of Higher Education of China under Grant No.200805330005;the Graduate Innovation Fund of Hu'nan Province of China under Grant No.CX2009B039;the Graduate Degree Thesis Innovation Foundation of Central South University of China under Grant No.1373-74334000016

在线出版日期：2010-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1296-1307