正态随机噪声环境下遗传算法的动态适应度评价

论文摘要

在大量实际应用问题进化优化的适应度评价都受到了噪声的干扰.本文研究了正态随机噪声对适应度评价的影响机理,对比分析了正态随机噪声环境下不同适应度评价方法的性能.本文提出了一种多次评价一次采样的动态适应度评价方法,该方法在种群更新过程中,重新评价上一代种群,可以降低伪优个体(劣个体)的生存周期,抑制随机噪声对优胜劣汰机制的影响.实验结果也表明总采样次数相同的情况下,新方法的性能优于一次评价一次采样和一次评价多次采样方法.

论文目录

• 1 引言
• 2 正态随机噪声环境下的函数优化问题
•   2.1 正态随机噪声对遗传算法的影响
•   2.2 正态随机噪声环境下的适应度评价
•     （1） 一次评价一次采样 （One evaluation and One sample, OO）
•     （2） 一次评价多次采样 （One evaluation and Multi samples, OM）
•     （3） 多次评价一次采样 （Evaluation every generation and One sample, EO）
•   2.3 三种适应度评价方法的对比分析
•     2.3.1 OO和OM评价方法的对比
•     2.3.2 EO和OM评价方法的对比
•       （1） EO评价方法
•       （2） OM评价方法
• 3 实验
•   3.1 测试函数
•   3.2 实验结果与分析
•     （1） 全局极值区域收敛概率实验结果
•     （2） 平均收敛精度实验结果
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李军华,黎明,陈昊,伍家驹

关键词: 遗传算法,噪声环境,适应度评价

来源: 电子学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室

基金: 国家自然科学基金(No.61440049,No.61866025),江西省自然科学基金(No.20161BAB202038,No.20181BCB24008)

分类号: TB53;TP18

页码: 649-656

总页数: 8

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