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文檔簡介
1、進化算法是一種基于生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索與全局優(yōu)化方法,該算法的核心思想源于生物進化歷程。而生物從簡單到復(fù)雜,從低級到高級的進化過程是一個自然的、并行發(fā)生的、穩(wěn)健的優(yōu)化過程。近年來,進化算法已被大量應(yīng)用于求解復(fù)雜的優(yōu)化問題并廣泛應(yīng)用于工業(yè)與工程領(lǐng)域。但由于在實際應(yīng)用中進化算法早熟收斂,收斂速度慢的現(xiàn)象時有發(fā)生,這在一定程度上限制了進化算法的發(fā)展和應(yīng)用。 本文簡要回顧了進化算法的發(fā)展歷程,在分析進化算法的優(yōu)越性與其不足的
2、基礎(chǔ)上,借鑒混沌理論、生物免疫記憶與多樣性和種群協(xié)同進化機制,提出了兩種新型混合進化算法——免疫協(xié)進化算法與混沌免疫協(xié)進化算法。免疫協(xié)進化算法的核心是利用種群競爭與協(xié)同的內(nèi)在關(guān)系,進行全局與局部搜索分離的兩層自適應(yīng)搜索,從而改進了現(xiàn)有的進化算法中的外在自適應(yīng)操作算子。算法機理分析表明免疫協(xié)進化算法是可行的。它既在一定程度上避免了復(fù)雜的自適應(yīng)操作算子設(shè)計,又能夠解決進化算法在進化過程中早熟退化和局部收斂的問題,同時該算法的仿真試驗與TSP
3、問題的求解也說明了該算法較簡單遺傳算法、進化規(guī)劃和一般的免疫算法更為有效。 混沌的遍歷特性可作為搜索過程中避免陷入局部最小的一種優(yōu)化機制。而混沌操作能夠遍歷一定范圍內(nèi)的所有狀態(tài),又可以作為一種提高搜索效率的手段。 本文詳細(xì)分析了混沌操作與協(xié)同進化機制,利用混沌理論的遍歷與內(nèi)在隨機性、生物免疫記憶與免疫多樣性以及自然界的協(xié)同進化機制,從而提出了混沌免疫協(xié)進化算法。混沌操作進行局部搜索定位,種群協(xié)同改善算法的自適應(yīng)操作,免疫
4、機制避免局部收斂。這種新型混合進化算法有機結(jié)合能夠有效地改進了傳統(tǒng)進化算法缺乏有效收斂和易陷入局部最優(yōu)的缺陷。 最后經(jīng)過仿真試驗,發(fā)現(xiàn)混沌免疫協(xié)進化算法可以保證全局最優(yōu)和收斂速度快,并且能夠很好地解決TSP問題。同時仿真結(jié)果也表明,本文提出的混沌免疫協(xié)進化算法較模擬退火算法、遺傳算法和一般的免疫算法都更為有效。 總之,自然界中包含著豐富的、有效的信息處理機制。從更宏觀、更本質(zhì)的角度去模擬自然進化原理與機制,模擬生物智能的
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