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混合进化策略算法优化探析

Optimization of hybrid evolutionary strategy algorithm

应用数学资讯 / 2019,1(2)：60-66 / 2019-12-27 634 676

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• 作者： 朱俊     
• 单位：

  暨南大学，广州

• 关键词： 进化算法；进化策略；函数极值
• Evolutionary algorithms; Evolutionary strategy; The function extreme value
• 摘要： 采用基于个体排序的随机自适应 Gaussian-Cauchy 混合变异策略，将 Gaussian 和 Cauchy 变异算子结合起来以达到全局探索和局部搜索之间的动态平 衡。改进的进化策略还使用重组算子、约束条件处理、精英保留策略以进一步 提高算法的性能。将改进的混合策略算法应用于求多峰值函数极值问题，数值 仿真实验结果显示了该算法的有效性。
• The Gaussian and Cauchy mutation operators were combined to achieve the dynamic balance between global exploration and local search. The improved evolutionary strategy also USES recombination operator, constraint treatment and elite retention strategy to further improve the performance of the algorithm. The improved hybrid strategy algorithm is applied to solve the extreme value problem of multi-peak function. The numerical simulation results show the effectiveness of the algorithm.
• DOI： https://doi.org/10.35534/ami.0102009c
• 引用： 朱俊．混合进化策略算法优化探析［J］．应用数学资讯，2019，1（2）：60-66．