一种极值导向的自适应演化规划

摘要：

传统的演化规划（CEP）依赖高斯变异算子，而快速演化规划（FEP）选择柯西分布作为主要的变异算子。改进的快速演化规划（IFEP）是将柯西变异算子和高斯变异算子的搜索倾向混合起来。每个父代生成两个子代，一个有柯西变异算子，另一个有高斯变异算子，然后比较这两个子代，将变现好的一个保留作为下一代。在本文，我们提出了一种极值导向的自适应变异算子演化规划（OSDEP）,它的基本思想是将当前最优搜索方向引入柯西变异算子中，在OSDEP中每个个体在柯西变异算子作用下,再沿着当前最优解的方向进行搜索。大量的数值试验对OSDEP, IFEP, FEP和CEP进行比较。从这些具有广泛代表性的七个测试函数的数值试验结果，我们可以观察到对于单峰函数、有少数局部最优的多峰函数和有很多局部最优的多峰函数DSEP比IFEP, FEP和CEP都要表现好。

关键词：演化规划、高斯变异、柯西变异、极值导向自适应变异

分类号：O221(运筹学)

资助基金：广东省自然基金项目S20130014108；深圳市科技计划项目JCYJ20130401095559825，JC201006020807A；深圳市经济信息委员会项目20130806094356

在线出版日期：2015-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：11-15