新型紧致遗传算法及其性能分析

来源：计算机技术与发展杂志2015年第11期北京时间：

作者：彭军;刘振;徐学文

摘要：针对传统紧致遗传算法收敛速度过慢及容易陷入局部极值的情况,对分布估计算法中的紧致遗传算法进行了研究,提出了一种新型的混合紧致遗传算法,系统地阐述了该算法的流程和进化机制.首先设置主种群和辅种群,通过多种群并行进化设置来加速收敛速度,并通过多个概率向量来控制算法的进化过程,当满足一定进化条件后,在主种群内进行免疫接种,以增加优良个体存活的概率.设置主种群和辅种群的自适应模式交流策略,增加种群多样性,避免过早收敛.对提出的算法在收敛性以及收敛速度上进行了理论分析,证明了算法满足收敛条件,能够确保收敛,并给出了算法的收敛时间的估计.最后利用基准函数进行了函数仿真分析,结果充分验证了所提算法的正确性.

关键词：紧致遗传算法;概率向量;收敛性;函数仿真