噪声环境下多模态函数优化的遗传算法

李军华; 黎明

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2012.02.019

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噪声环境下多模态函数优化的遗传算法

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 噪声环境下多模态函数优化的遗传算法
- Genetic Algorithm for Multi-Modal Function Optimization in Noisy Environments
- 电子学报 2012年40卷第2期页码：327-330
- 作者机构：
  
  南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,江西,南昌,330063
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.60963002);江西省自然科学基金 (No.2009GZS0090,No.2010GZS0169)
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2012.02.019
  中图分类号： TP301.6
- 纸质出版：2012
- 稿件说明：
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李军华, 黎明. 噪声环境下多模态函数优化的遗传算法[J]. 电子学报, 2012,40(2):327-330.

LI Jun-hua, LI Ming. Genetic Algorithm for Multi-Modal Function Optimization in Noisy Environments[J]. Acta Electronica Sinica, 2012, 40(2): 327-330.
李军华, 黎明. 噪声环境下多模态函数优化的遗传算法[J]. 电子学报, 2012,40(2):327-330. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.02.019.

LI Jun-hua, LI Ming. Genetic Algorithm for Multi-Modal Function Optimization in Noisy Environments[J]. Acta Electronica Sinica, 2012, 40(2): 327-330. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.02.019.

摘要

针对噪声环境下多模函数的优化

本文理论上分析了噪声对多模函数优化的全局收敛性和收敛精度的影响

并通过全局区域搜索率和全局区域收敛精度分析噪声对算法的影响程度.实验结果和分析表明

增加多模函数寻优难度和噪声强度

遗传算法的全局区域搜索率都在下降

全局区域收敛精度总体变差;重采样的方法能够有效提高算法的全局区域搜索率

总体改善算法的全局区域收敛精度;确定性排挤遗传算法(Deterministic Crowding Genetic Algorithm

DCGA)和多种群遗传算法(Multi-Population Genetic Algorithm

MPGA)的全局区域搜索率和全局区域收敛精度要优于杰出保留遗传算法(Elist Genetic Algorithm

EGA).

Abstract

An in-depth study was carried out on the genetic algorithm for MFO(Multi-modal function optimization) in noise environment.The effect of noise on MFO was theoretically analyzed.The probability of searching global area and the precision of global convergence were proposed to analyze the global convergence of genetic algorithm for MFO.It was found that the complexity of Multi-modal function and the strength of noise have influence on the performance of genetic algorithm for MFO.The result shows resampling method could lower the effect of noise

and the performance of MPGA and DCGA was better than that of EGA.

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