基于择偶的族群繁殖机制.pdf

年 月
第 35 卷 第 18 期 计 算 机 工 程 称为“族群”机制，并将基于该机制的进化算法称 15 adjutant-searching (Abest);
为族群进化算法(Ethnic Group Evolution Algorithm, EGEA)。 16 end.
本文针对 EGEA 独特的群体结构提出一种基于择偶策略的族 竞争指数是 EGEA 中使用的一种对个体质量的评价指
群繁殖机制，并对多维函数优化问题进行了仿真实验，实验 标。设群体 N 的规模为 n，L 为个体编码长度，m 维个体 Ai=
结果说明该机制可有效提高 EGEA 的搜索效率。 a1,a2,⋯,aL (a∈{0,1})的适应度为 Fi>0，Fmax 和 Favg 分别表示
1 族群进化算法 当前群体的最优适应度和平均适应度，Abest 为当前群体中拥
在基于二进制编码的群体中，族群 E 是依据个体间编码 有最大适应度的个体。个体 Ai 的竞争指数为
－
ς R
N i
的相似性进行聚类后在群体 中建立的组织关系。该机制的 QAA()ibest, == Q i Di
核心思想是从选定的角度利用聚类方法来分析群体的结构并