文件名称:论文研究-基于复合形法的聚类遗传算法.pdf
文件大小:721KB
文件格式:PDF
更新时间:2022-10-01 11:00:48
论文研究
针对标准遗传算法的未成熟收敛问题和局部收敛能力不佳等情况,提出一种基于复合形法的聚类遗传算法。通过使用复合形法结合聚类小生境技术对传统的遗传算法进行改进,得到基于复合形法的自适应聚类遗传算法(NCGA)。该算法使用FORTRAN语言进行编程,通过使用三种复杂的测试函数对其性能进行测试,并与自适应遗传算法(AGA)进行了性能比较,还分析了初始种群的优劣对算法性能的影响。测试结果表明:对于遗传算法的改进效果明显,在遗传算法中融入复合形操作能明显增强遗传算法的局部搜索能力,且聚类技术使得遗传算法的全局搜索能力得到显著增强,反向学习操作的添加能增强算法的稳定性。改进后的遗传算法的性能明显好于传统的遗传算法。