| 蜜蜂进化型遗传算法 |
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| 引用本文： | 孟伟,韩学东,洪炳镕. 蜜蜂进化型遗传算法[J]. 电子学报, 2006, 34(7): 1294-1300 |
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| 作者姓名： | 孟伟 韩学东 洪炳镕 |
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| 作者单位： | 北京林业大学信息学院,北京,100083;中国航天科工集团七○六所,北京,100854;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)，国家高技术研究发展计划(863计划) |
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| 摘 要： | 本文提出了一种蜜蜂进化型遗传算法.在该算法中,种群的最优个体作为蜂王与被选的每个个体(雄蜂)以概率进行交叉操作,增强了对种群最优个体所包含信息的开采能力.为了避免算法过早收敛,在代进化过程中引入了一个随机种群,提高了算法的勘探能力.通过将该算法建模为齐次有限Markov链,证明了它的全局收敛性.实验结果表明,蜜蜂进化型遗传算法是一种提高遗传算法性能的有效改进算法.
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| 关 键 词： | 遗传算法 最优保留 全局收敛性 Markov链 |
| 文章编号： | 0372-2112（2006）07-1294-07 |
| 收稿时间： | 2004-02-16 |
| 修稿时间： | 2004-02-162005-12-25 |
Bee Evolutionary Genetic Algorithm |
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| MENG Wei,HAN Xue-dong,HONG Bing-rong. Bee Evolutionary Genetic Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2006, 34(7): 1294-1300 |
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| Authors: | MENG Wei HAN Xue-dong HONG Bing-rong |
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| Affiliation: | 1. Information School of Beijing Forestry University,Beijing 100083,China;2. No.706 Institute of China Aerospace Science and Industry Corporation,Beijing 100854,China;3. School of Computer Science and Technology,Harbin Institute of Technology,Harbin,Heilongjiang 150001,China |
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| Abstract: | This paper proposes a Bee Evolutionary Genetic Algorithm(BEGA).In BEGA,optimum individual being a queen-bee in population crossover with each selected individual(drone).As a result,it reinforces the exploitation of genetic algorithm.In order to avoid premature convergence,BEGA introduces a random population that extends search area.Consequentially it enhances the exploration of genetic algorithm.By treating the collection of individuals in each generation as a state and modeling the algorithm as a homogeneous finite Markov chain,it is proven that BEGA can guarantee the convergence towards the global optimum of the problem.Experiments results show BEGA is an efficient and effective improved genetic algorithm. |
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| Keywords: | genetic algorithm elitist preserved global convergence Markov chain |
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