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《基于狀態(tài)空間模型進(jìn)化算法的全局收斂性分析-論文.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、JournalofComputerApplicationsISSN1001—90812014—1O一10計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2014，34(10)：2816—2819C0DENJYIIDUhttp：／／www．joca．cn文章編號(hào)：1001—9081(2014)10—2816—04doi：10．11772／j．issn．1001—9081．2014．10．2816基于狀態(tài)空間模型進(jìn)化算法的全局收斂性分析王鼎湘，李茂軍，李雪，成立(長(zhǎng)沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，長(zhǎng)沙410004)({通信作者電子郵箱591338413@qq．con)摘要：基于狀態(tài)空間模型進(jìn)化算法(SEA)是一種新穎的實(shí)數(shù)
2、編碼進(jìn)化算法，在工程優(yōu)化問(wèn)題中具有廣闊的應(yīng)用前景。為了完善SEA的理論體系，促進(jìn)SEA在工程優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用研究，利用齊次有限Markov鏈對(duì)SEA的全局收斂性進(jìn)行分析，證明了SEA不是全局收斂的。通過(guò)限定SEA狀態(tài)進(jìn)化矩陣內(nèi)元素的取值范圍，同時(shí)引入彈力搜索得到改進(jìn)型彈力狀態(tài)空間模型進(jìn)化算法(MESEA)。分析結(jié)果表明，彈力搜索能提高SEA的搜索效率。最后得到了MESEA全局收斂的結(jié)論，為算法在工程優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用提供了理論依據(jù)。關(guān)鍵詞：狀態(tài)空間模型；進(jìn)化算法；彈力搜索；收斂性；搜索效率中圖分類號(hào)：TP301．6文獻(xiàn)標(biāo)志碼：AGlobalconvergenceanalysisofe
3、volutionaryalgorithmbasedonstate-spacemodelWANGDingxiang，LIMaojun。，LIXue，CHENGLi(CollegeofElectricalandInformationEngineering，ChangshaUniversityofScienceandTechnology,ChangshaHunan410004，China)Abstract：EvolutionaryAlgorithmbasedonState—spacemodel(SEA)isanewevolutionaryalgorithmusingrealstrings
4、，andithasbroadapplicationprospectsinengineeringoptimizationproblems．GlobalconvergenceofSEAwasanalyzedbyhomogeneousfiniteMarkovchaintoimprovethetheoreticalsystemofSEAandpromotetheapplicationresearchinengineeringoptimizationproblemsofSEA．ItwasprovedthatSEAisnotglobalconvergent．ModifiedElasticEvo
5、lutionaryAlgorithmbasedonState—spacemodel(MESEA)waspresentedbylimitingthevaluerangesofelementsinstateevolutionmatrixofSEAandintroducingtheelasticsearch．TheanalyticalresuhsshowthatsearcheficiencyofSEAcanbeenhancedbyintroducingelasticsearch．TheconclusionthatMESEAisglobalconvergentisdrawn，anditpr
6、ovidestheorybasisfortheapplicationofalgorithminengineeringoptimizationproblems．Keywords：state—spacemodel；evolutionaryalgorithm；elasticsearch；convergence；searcheficiency索功能，使算法具有很強(qiáng)的搜索能力和較高的搜索精度，能快0引言速地找到問(wèn)題的全局最優(yōu)解。SEA在電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)和遺傳算法是一種經(jīng)典的仿生進(jìn)化算法，該算法從Holland電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化等實(shí)際應(yīng)用中取得了良好的優(yōu)化效果，教授提出以來(lái)，得到了非常廣泛的應(yīng)用，對(duì)
7、算法理論基礎(chǔ)的研但由于其編碼和搜索過(guò)程的復(fù)雜性，該算法的全局收斂性仍究也得到不斷完善。同時(shí)，國(guó)內(nèi)外許多專家針對(duì)不同問(wèn)未得到嚴(yán)密的數(shù)學(xué)分析。題對(duì)遺傳算法作出了很多改進(jìn)，為遺傳算法的更廣泛應(yīng)用打本文通過(guò)對(duì)SEA尋優(yōu)過(guò)程的分析，得到了SEA不具有全下了基礎(chǔ)。如：Riga1等提出基于選擇和變異的一種遺傳算局遍歷性和全局收斂性的結(jié)論?；诖?，通過(guò)適當(dāng)改進(jìn)SEA法，并對(duì)其收斂性進(jìn)行了證明；鄭金華等提出了基于空間的狀態(tài)進(jìn)化矩陣來(lái)確保算法的遍歷性，同時(shí)引入彈力搜索對(duì)交配的遺傳算法，在
