基于复合形法的聚类遗传算法

• 作者: 柴军瑞 钱武文
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 小生境技术 聚类分析 早熟收敛
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 87-94
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 7545字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1506-0284

摘要

针对标准遗传算法的未成熟收敛问题和局部收敛能力不佳等情况,提出一种基于复合形法的聚类遗传算法.通过使用复合形法结合聚类小生境技术对传统的遗传算法进行改进,得到基于复合形法的自适应聚类遗传算法(NCGA).该算法使用FORTRAN语言进行编程,通过使用三种复杂的测试函数对其性能进行测试,并与自适应遗传算法(AGA)进行了性能比较,还分析了初始种群的优劣对算法性能的影响.测试结果表明:对于遗传算法的改进效果明显,在遗传算法中融入复合形操作能明显增强遗传算法的局部搜索能力,且聚类技术使得遗传算法的全局搜索能力得到显著增强,反向学习操作的添加能增强算法的稳定性.改进后的遗传算法的性能明显好于传统的遗传算法.