非均匀变异算子

智能算法中常用的变异算子有采用高斯变异柯西变异Levy变异,这里给出一种也比较不错的非均匀变异。

非均匀变异算子的工作原理如下:假设对向量X的第iDim个分量执行变异运算,而X(iDim)的上界和下界分别记为UB、LB,则变异后的分量

X'(iDim)=
X(iDim) + Δ( t,UB-X(iDim) ) ,随机变量是0
X(iDim) – Δ( t,X(iDim)-LB ) ,随机变量是1

其中 Δ(t,y) = y*( 1 – r^((1-t/T)^b) )

上式中t表示当前代数,T是最大进化,r是(0,1)间均匀产生的随机小数,b是系统参数,决定算法的收敛压力。

非均匀变异是一种自适应变异算子,搜索步长在进化过程的不同阶段会自适应地调整,前半阶段它能在整个定义域中大范围搜索,以尽快发现可能的最优区域,随着算法的进行,搜索范围依概率“越来越小”,到算法临近结束时仅在当前解的小领域中搜索,这样能够准确定位最优解而不会再从当前最优区域中“逃逸”。



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