一種可用于數(shù)值優(yōu)化的一維智能體遺傳算法的研究

全部作者： 李勇明 周頔 曾孝平 第1作者單位： 重慶大學(xué)通信工程學(xué)院 論文摘要： 針對復(fù)雜尋優(yōu)問題，本文提出了1種新的遺傳算法－1維智能體遺傳算法（CAGA）。該算法采用1維鏈?zhǔn)街悄荏w網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)鄰域競爭選擇、正交交叉和自適應(yīng)變異，可更好的保持種群多樣性，從而獲得較優(yōu)的優(yōu)化精度。實(shí)驗(yàn)采用了多個(gè)多維復(fù)雜函數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該遺傳算法比其他多個(gè)著名優(yōu)化算法可獲得更優(yōu)的優(yōu)化結(jié)果。 關(guān)鍵詞： 智能體；遺傳算法；數(shù)值優(yōu)化；鄰域競爭 (瀏覽全文) 發(fā)表日期： 2007年07月31日 同行評(píng)議：

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