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摘要
针对多智能体遗传算法收敛速度慢,求解精度有待提高的问题,提出一种新的反馈多智能体遗传算法。该算法融合了均匀设计思想,丰富了初始种群的多样性并予以验证;添加反馈算子,提升了算法的收敛速度,大大降低了函数评价次数。同时,对邻域竞争,变异和自学习算子大幅改进,结合算术交叉,以及二进制竞争的方式保留精英个体。高维函数优化实验表明,改进后的算法在很大程度上能避免陷入局部极值窘境,具有很好的全局寻优能力和更高的求解精度。
- 出版日期2020
- 单位天津职业技术师范大学
针对多智能体遗传算法收敛速度慢,求解精度有待提高的问题,提出一种新的反馈多智能体遗传算法。该算法融合了均匀设计思想,丰富了初始种群的多样性并予以验证;添加反馈算子,提升了算法的收敛速度,大大降低了函数评价次数。同时,对邻域竞争,变异和自学习算子大幅改进,结合算术交叉,以及二进制竞争的方式保留精英个体。高维函数优化实验表明,改进后的算法在很大程度上能避免陷入局部极值窘境,具有很好的全局寻优能力和更高的求解精度。
