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《一種基于狀態(tài)空間模型的進(jìn)化算法.pdf》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、第33卷第2期計(jì)算技術(shù)與自動化VOI．33．No．22014年6月ComputingTechnologyandAutomationJun．2014文章編號：1003—6199(2014)02—0085—04一種基于狀態(tài)空間模型的進(jìn)化算法李茂軍，賈玲(長沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，湖南長沙410114)摘要：傳統(tǒng)進(jìn)化算法主要通過選擇、重組和變異這三種遺傳操作實(shí)現(xiàn)種群的進(jìn)化。在進(jìn)化過程中通常需要設(shè)定群體規(guī)模、交叉概率和變異概率等參數(shù)，而且它們的值會直接影響計(jì)算結(jié)果及精度。為了簡化操作過程，設(shè)計(jì)一種基于離散系統(tǒng)狀態(tài)
2、空間模型的進(jìn)化算法，這種算法采用實(shí)數(shù)編碼方式，構(gòu)造一個狀態(tài)進(jìn)化矩陣來實(shí)現(xiàn)重組和變異的功能，提高算法的可操作性和可靠性。并將該算法應(yīng)用于求解無約束全局優(yōu)化問題，對幾種典型的測試函數(shù)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明：這種新的進(jìn)化算法具有搜索能力強(qiáng)、收斂速度快、計(jì)算精度高、操作簡單等優(yōu)點(diǎn)，對相關(guān)研究有參考作用。關(guān)鍵詞：進(jìn)化算法；狀態(tài)空間模型；實(shí)數(shù)編碼；狀態(tài)進(jìn)化矩陣中圖分類號：TP301．6文獻(xiàn)標(biāo)識碼：AAnEvolutionaryAlgorithmBasedonState—spaceModelLIMao—jun，JIALing(C
3、ollegeofElectricalandInformationEngineering，ChangshaUniversityofScience8LTechnology，Changsha，Hunan410114，China)Abstract：Thetraditionalevolutionaryalgorithmprimarilythroughthreegeneticoperators：selection，recombinationandmutationoperations，toachievetheevolutio
4、nofthepopulation．Intheprocessofevolution，itusuallyneedstOsetthecross—overprobabilityandmutationprobability，whichwilldirectlyaffecttheresuitsandprecision．Inordertosimplifytheproce—dure。wedesignanewevolutionaryalgorithm，whichbasedondiscretestate—spacemodelsyst
5、emandusingreal—encodingmethod．Thealgorithmconstructsastateevolutionmatrixtoachievethefunctionofrecombinationandmutation，andim—provetheoperabilityandreliabilityofthealgorithm．Wedosomesimulationbasedonseveraltypicaltestfunctions，there—suhsshowsthat：thisnewevol
6、utionaryalgorithmhasmanyadvantages，suchasstrongsearchcapability，rapidconver—gence，highprecision，simpleoperation，etc．Ithasusefulreferenceforrelevantstudies．Keywords：evolutionaryalgorithm；state—spacemodel；rea1一encoding；stateevolutionmatrix化算法已不能滿足工程應(yīng)用需要。幾十年來，許
7、多引言學(xué)者嘗試了很多方法來更好地解決優(yōu)化問題，如對傳統(tǒng)進(jìn)化算法進(jìn)行改進(jìn)、引入新的理論、結(jié)合兩種進(jìn)化算法(EA)是一類模擬生物進(jìn)化機(jī)制的智或兩種以上進(jìn)化算法等來處理優(yōu)化問題，取得了一能優(yōu)化方法，如遺傳算法(GA)]、蟻群算法定的效果_5]。(ACO)[2]、模擬退火算法(SA)_3等。同傳統(tǒng)的梯文獻(xiàn)E83提出一種改進(jìn)的遺傳算法，為了避免度法、牛頓法、窮舉法等優(yōu)化算法相比，進(jìn)化計(jì)算具連續(xù)函數(shù)優(yōu)化過程中的早熟收斂和搜索遲鈍，在簡有自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、不受問題性質(zhì)限制的優(yōu)單遺傳算法基礎(chǔ)上提出了劃分尋優(yōu)區(qū)間、基于排序
8、點(diǎn)，因此進(jìn)化算法常用來解決復(fù)雜的工程優(yōu)化問和最佳保留的輪盤賭選擇算子，并采用擇優(yōu)交叉題]。隨著科學(xué)的發(fā)展和應(yīng)用需求的增加，傳統(tǒng)進(jìn)算子和二元變異算子，提高了算法的運(yùn)行效率和收收稿日期：2013—09—18作者簡介：李茂軍(1964一)，男，湖南寧鄉(xiāng)人，教授，博士，研究方向：智能控制與智能計(jì)算。十通訊聯(lián)系人，Email：591338413@qq．corn計(jì)算技術(shù)與自動化斂速度，并可避免陷入
