计算机工程

作者：倪水平, 戚海涛, 李慧芳

单位：河南理工大学 计算机科学与技术学院, 河南 焦作 454000

关键词：多种群遗传算法,思维进化算法,选择操作,交叉操作,变异操作,移民算子,人工选择算子

基金：国家自然科学基金面上项目（61872126，61772159）。

多种群遗传算法（MPGA）搜寻最优解的能力受初始种群分布的影响，在解决复杂函数优化问题时存在早熟收敛风险，而思维进化算法（MEA）存在局部搜索精度低和全局收敛速度慢的问题。针对两者的不足，提出一种MPGA和MEA混合的优化算法MPGA-MEA。为参与MEA趋同操作的各子群体设置不同的控制参数，独立进行遗传搜索，同时利用移民算子增强子群体的互动，实现协同进化，直至子群体成熟。在此基础上，释放劣质子群体，并选择全局公告板中记录的优质个体执行交叉和变异操作，产生中心个体，对应生成的临时子群体参与新一轮的迭代寻优。基于不同测试函数的仿真结果表明，该混合算法相较于MPGA和MEA，MPGA-MEA对高维多峰函数的寻优能力得到明显提升。

来源：2021年第12期

《计算机工程》期刊编辑部

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