基于模糊聚类的峰半径自适应调整遗传算法

提出了基于模糊相似聚类的峰半径自适应调整遗传算法。在遗传演化过程中将峰半径作为决策变量的一部分参与染色体的编码演化，利用遗传算法的优化能力在对问题进行优化的同时对个体的峰半径进行自适应调整；在聚类过程中，通过对模糊相似度的调节来控制聚类结果，能够避免找到无效的极值点并且无需事先确定小生境的数目和半径。理论分析和数值实验表明，该算法对于各类多峰函数具有较强的多峰搜索能力。