一种可用于数值优化的一维智能体遗传算法的研究

• 作者: 周頔 曾孝平 李勇明
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智能体 遗传算法 数值优化 邻域竞争
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 仿真建模与仿真算法及数值仿真
• 页码范围: 23-27
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对复杂寻优问题,提出了一种新的遗传算法-一维智能体遗传算法(CAGA).该算法采用一维链式智能体网络结构,实现动态邻域竞争选择、正交交叉和自适应变异,可更好的保持种群多样性,从而获得较优的优化精度.实验采用了多个多维复杂函数进行了优化实验,结果表明,该遗传算法比其他多个著名优化算法可获得更优的优化结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾孝平	重庆大学通信工程学院	177	1223	18.0	25.0
2	李勇明	重庆大学通信工程学院	51	315	9.0	15.0
3	周頔		16	42	4.0	5.0