基于竞争指数的模拟退火排序选择算子

陈 皓; 崔杜武; 严太山; 李凌波

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基于竞争指数的模拟退火排序选择算子

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于竞争指数的模拟退火排序选择算子
- Race Exponent Based Simulated Annealing Rank Selection Operator
- 电子学报 2009年37卷第3期页码：586-591
- 作者机构：
  
  1. 西安理工大学计算机学院,陕西,西安,710048
  2. 湖南理工学院计算机系,湖南,岳阳,414006
  3. 西安电子科技大学电子工程学院,陕西,西安,710071
  4. 西安理工大学计算机学院陕西西安,710048
  5. 湖南理工学院计算机系湖南岳阳,414006
  6. 西安电子科技大学电子工程学院陕西西安,710071
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.60743009,60873035);陕西省自然科学基金 (No.2006F-43)
- DOI：
  中图分类号： TP18
- 纸质出版：2009
- 稿件说明：
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陈皓, 崔杜武, 严太山, 等. 基于竞争指数的模拟退火排序选择算子[J]. 电子学报, 2009,37(3):586-591.

CHEN Hao, CUI Du-wu, YAN Tai-shan, et al. Race Exponent Based Simulated Annealing Rank Selection Operator[J]. Acta Electronica Sinica, 2009, 37(3): 586-591.
陈皓, 崔杜武, 严太山, 等. 基于竞争指数的模拟退火排序选择算子[J]. 电子学报, 2009,37(3):586-591. DOI：

CHEN Hao, CUI Du-wu, YAN Tai-shan, et al. Race Exponent Based Simulated Annealing Rank Selection Operator[J]. Acta Electronica Sinica, 2009, 37(3): 586-591. DOI：

摘要

提出基于竞争指数的模拟退火排序选择算子.竞争指数是对个体的适应度和编码差异度进行综合评估后产生的一种个体质量评价指标

代表了个体的绝对价值.依据竞争指数对群体及其后代个体进行排序

个体在队列中的位置代表了它的相对重要性.应用模拟退火过程产生个体在队列中的排序位置参数

作为个体相对价值的量化指标.将个体绝对价值和相对价值量化指标的加权平均数作为其生存的概率

这种选择方式可有效控制群体迭代过程的选择压力

保持群体结构的合理.通过对典型函数的优化实验表明

该算子在显著改善进化算法抗早熟能力的同时

可有效提高算法的搜索效率.

Abstract

Race exponent

a new evaluation criterion

is designed to measure the competitive capacity of individual

which develops from the idea of keeping population balance between fitness growth and individual diversity.In this paper

the race exponent is used to measure the absolute value of individual while ranking the population and its offspring according to it.The position parameter

generated by simulated annealing process

is used to measure the relative value of individual in rank.The weighted average value of race exponent and position parameter is used to be the survival probability of individual in rank

which can effectively control the selection pressure of population in iteration and keep population structure reasonably.The simulation tests of classical function show that the evolutionary algorithm

with simulated annealing rank selection operator

can restrain premature convergence phenomenon effectively during the evolutionary process while increasing the search efficiency greatly.

关键词

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