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族群是依据个体编码特征的相似性对群体进行分类后形成的一种群体结构化组织,基于该机制形成了一种新的进化模型—族群进化算法(ethnic group evolution algorithm,EGEA)。族群机制可有效调控群体结构,协调算法的全局搜索和局部搜索时间,同时利用其所具有的分类能力也可方便地获取群体中的典型个体。设计了族群的经验学习机制来挖掘蕴含于群体中的进化经验知识,并利用这些知识来引导群体的搜索,提高EGEA的收敛速度。仿真实验表明族群的经验学习机制不仅是可行的而且是有效的,它显著提高了EGEA的搜索效率。 相似文献
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族群进化算法(EGEA)利用族群机制进行群体结构调控。在基于二进制编码的群体中,个体间编码的差异性被作为族群聚类的标准。由于自然二进制编码所存在的Hamming悬崖问题易影响族群聚类的准确性,从而降低EGEA的搜索效率,因此提出利用Gray编码连续个体间编码只有一位不同的特点来改进族群聚类的精度。针对典型多维函数的仿真实验表明,基于Gray编码的族群聚类过程可显著提高EGEA的收敛速度和解的精度。 相似文献
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经济负荷分配(Economic Load Dispatch,ELD)是电力系统中一种重要的优化问题,它可归为一类高维、离散、非线性的多约束函数优化问题。针对这类问题,提出了一种基于线性截取策略的改进族群进化算法——EGEA/LT,并使用EGEA/LT对IEEE的3机、6机和15机3个仿真系统进行了优化实验,将实验结果与其他典型算法优化结果进行比较,说明了EGEA/LT是一种求解ELD问题的有效方法。 相似文献
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提出利用类结构驱动的群体进化计算方法——类搜索算法(CSA).CSA在个体间构造簇类形态的虚拟连接关系,并通过对类组织的结构和类搜索过程进行动态调节来优化模拟进化系统的计算状态,提高群体的搜索效率.介绍了CSA的基本模型,并基于CSA融合进化算子与差分计算机制设计出数值优化算法CSA/DE.对多个典型高纬函数和复杂混合函数的仿真实验结果说明,CSA/DE是一种对高纬连续问题高效、稳定的搜索优化方法.该工作一方面验证了CSA的可行性和有效性;另一方面则显示:基于类搜索模型可有效融合异构且具有不同计算特性的搜索机制,形成对待求解问题更具针对性且协调性更佳的搜索计算方法.这为高性能优化算法的设计提供了一条新的途径. 相似文献
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本文提出利用族群进化算法来有效优化多项式回归分析模型的参数以进行短期电力负荷预测。选择某地区2002年至2009年的用电量为训练数据,将本文提出方法的预测结果与季节指数模型的预测结果进行对比,本文提出方法的拟合值与实际值的平均相对误差较季节指数模型小0.66%。对2010年1月份到10月份的用电量,本文提出方法的预测值与实际值的平均误差仅为1.46%,比季节指数模型小2.3%。此实验结果显示基于族群进化算法优化的多项式回归分析模型不仅是可行的,而且是有效的,它显著提高了对短期负荷预测的准确性和可靠性。 相似文献