论文阅读笔记 改进遗传算法与粒子群优化算法及其对比分析

改进遗传算法与粒子群优化算法及其对比分析

任斌,丰镇平

西安交通大学叶轮机械研究所,西安交通大学叶轮机械研究所 710049,西安 ,710049,西安

摘要：进化算法作为一类新的优化搜索方法 ,广泛应用于各种优化问题 .现对简单遗传算法进行了改进 ,采用实值编码 ,并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合 ,形成了改进遗传算法 .同时还介绍了一种新的进化算法—粒子群优化算法 .将这两种优化算法应用于函数优化 ,并对优化结果进行了对比分析 .比较结果表明 ,改进遗传算法和粒子群优化算法都可以在函数优化方面表现出较好的健壮性 ,但在找寻最优解的效率上 ,粒子群优化算法较好 .

关键词：

函数优化;改进遗传算法;粒子群优化算法;

基金资助：

教育部高校骨干教师资助计划资助 (GG 80 7 10 698 10 16)；

• 专辑：

  工程科技Ⅱ辑;信息科技

• 专题：

  自动化技术

• 分类号：

  TP18

笔记

简单遗传算法SGA，参数：染色体串长string，种群大小popSize，交叉c，变异m，最大遗传代数maxGen

改进遗传算法，实数编码机制，初始温度T0=100基于模拟退火原理概率接受机制选择下代染色体

结论

在2002年当时，改进遗传算法耗时较长，改进需进一步提高效率，PSO优化效率高，但当时在实际优化问题的应用仍未广泛