動(dòng)態(tài)環(huán)境下進(jìn)化計(jì)算的研究.pdf

1、本文針對(duì)動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題，以從進(jìn)化計(jì)算中尋找有效解決動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題的改進(jìn)、創(chuàng)新方法為研究目標(biāo)，從保持種群多樣性與可進(jìn)化能力、改善個(gè)體優(yōu)選機(jī)制、合理重用歷史信息、準(zhǔn)確探測(cè)環(huán)境變化、引入生存競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系等方面入手，提出能夠有效地處理動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題的進(jìn)化計(jì)算方法。主要研究工作與成果如下：
　　 1)通過(guò)保持種群多樣性與可進(jìn)化能力，提高進(jìn)化計(jì)算對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的適應(yīng)能力。建立動(dòng)態(tài)環(huán)境下多目標(biāo)化進(jìn)化算法中附加信息的選擇理論，選取個(gè)體的多樣性和可進(jìn)化性為附加

2、函數(shù)，提出動(dòng)態(tài)環(huán)境下的多目標(biāo)化進(jìn)化算法?；趥€(gè)體多樣性度量的多目標(biāo)化進(jìn)化算法在多樣性保持、動(dòng)態(tài)環(huán)境下的跟蹤性能等方面具有良好的算法性能。從個(gè)體適應(yīng)值改進(jìn)與基因型差異兩方面對(duì)個(gè)體可進(jìn)化性進(jìn)行度量并引入到多目標(biāo)化進(jìn)化算法中，前者可以有效地處理微弱變化的動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題，后者在隨機(jī)和劇烈動(dòng)態(tài)環(huán)境下具有良好的動(dòng)態(tài)環(huán)境適應(yīng)能力。
　　 2)為縮短種群中個(gè)體對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的適應(yīng)過(guò)程，利用家族優(yōu)生學(xué)來(lái)改善動(dòng)態(tài)環(huán)境下個(gè)體的優(yōu)選機(jī)制，提出基于家族優(yōu)生學(xué)的

3、動(dòng)態(tài)進(jìn)化算法。通過(guò)合理選擇父代個(gè)體組成家庭來(lái)保證全局搜索能力，利用正交設(shè)計(jì)技術(shù)合理選擇中間個(gè)體，通過(guò)種間競(jìng)爭(zhēng)避免冗余操作并提高種群的多樣性。該方法可在不過(guò)于增加計(jì)算負(fù)擔(dān)的前提下提高算法的空間搜索能力與多樣性保持能力，有效地適應(yīng)外部環(huán)境的變化。
　　 3)針對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境下如何合理重用歷史信息的問(wèn)題，提出將短時(shí)記憶與長(zhǎng)時(shí)記憶相結(jié)合的混合記憶策略，并構(gòu)建動(dòng)態(tài)環(huán)境下基于混合記憶策略的遺傳算法。該方法在各種復(fù)雜度的動(dòng)態(tài)環(huán)境下都具有良好的適應(yīng)

4、性能和精確性能。在記憶策略的基礎(chǔ)上，提出動(dòng)態(tài)環(huán)境下基于預(yù)測(cè)機(jī)制的多種群進(jìn)化算法，將預(yù)測(cè)機(jī)制引入到動(dòng)態(tài)進(jìn)化算法的研究中，對(duì)算法所得的某些信息進(jìn)行記憶，根據(jù)記憶序列構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，當(dāng)環(huán)境發(fā)生變化時(shí)能夠通過(guò)預(yù)測(cè)模型對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境進(jìn)行預(yù)先判斷。實(shí)驗(yàn)表明預(yù)測(cè)機(jī)制的引入能夠有效地提高算法對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境中極值點(diǎn)的跟蹤性能。
　　 4)為了在無(wú)歷史信息的情況下對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境進(jìn)行準(zhǔn)確探測(cè)，利用能夠在定性概念與定量數(shù)據(jù)之間進(jìn)行不確定性轉(zhuǎn)換的云模型理論，提出基于Y

5、-條件云模型的云預(yù)測(cè)方法。當(dāng)環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，還可根據(jù)預(yù)測(cè)信息通過(guò)帶方向的半降云搜索算法對(duì)動(dòng)態(tài)極值點(diǎn)進(jìn)行跟蹤。從云模型中云滴的匯聚特性得到啟發(fā)，構(gòu)建一種云搜索機(jī)制來(lái)進(jìn)行局部區(qū)域的搜索操作。提出基于云模型的混合遺傳算法來(lái)處理動(dòng)態(tài)多峰問(wèn)題，實(shí)驗(yàn)表明該方法具有快速的環(huán)境適應(yīng)能力和高精度的動(dòng)態(tài)搜索能力。
　　 5)為提高動(dòng)態(tài)環(huán)境中種群的進(jìn)化質(zhì)量，在元胞遺傳算法的基礎(chǔ)上引入生存競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，根據(jù)自然界中的捕食-被捕食機(jī)制提出一種捕食策略進(jìn)行元胞