模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (2): 188-194    DOI:
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基于聚类的伪并行遗传算法*
李军华1,2,黎明1,袁丽华1,2
1.南昌航空大学 无损检测技术教育部重点实验室 南昌 330063
2.南京航空航天大学 自动化学院 南京 210016
Clustering Based Pseudo-Parallel Genetic Algorithms
LI Jun-Hua1, 2, LI Ming1, YUAN Li-Hua1, 2
1.Key Laboratory of Nondestructive Test of Ministry of Education, Nanchang Hangkong University,Nanchang 330063
2.College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016

全文: PDF (434 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对遗传算法中存在的早熟收敛和后期收敛速度慢的问题,分析传统的小生境遗传算法和多种群遗传算法的特点和不足,提出基于聚类的伪并行遗传算法.当种群进化到一定程度后,进行聚类分析.在各个聚类内部,利用局部搜索算法获得极值点.其余未分类个体与聚类代表元按照小生境技术进一步搜索,从而获得较好的全局探索能力.从理论上证明该算法的收敛性.采用典型函数进行实例计算,并与杰出保留遗传算法、确定性排挤遗传算法和传统的多种群遗传算法的性能进行比较,结果表明本文算法的有效性.
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作者相关文章
李军华
黎明
袁丽华
关键词 遗传算法并行遗传算法小生境聚类    
Abstract:The traditional genetic algorithm (GA) for multi-modal function optimization is studied and the characteristics of Niche GA and multi-population GA are analyzed. A clustering based pseudo-parallel genetic algorithm is proposed. Cluster analysis is carried out on all the individuals. Local search algorithm is used to search the optimum in all clusters. A new subpopulation is created by the unclassified individuals and the representations of all clusters. To get better global search capacity, niche technology is applied in the subpopulation. The convergence of the algorithm is proved theoretically. Moreover, a new method is designed for automatically calculating clustering threshold. Finally, the presented algorithm is compared with EGA、DCGA and MPGA. Results show that the new algorithm is well in searching global optimum and maintaining population diversity.
Key wordsGenetic Algorithms    Pseudo-Parallel Genetic Algorithm    Niche    Clustering   
收稿日期: 2008-03-24     
ZTFLH: TP181  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60475002, 60675022)
作者简介: 李军华,男,1974年生,博士研究生,主要研究方向为进化计算、图像处理.E-mail: jhlee126@126.com.黎明,男,1965年生,教授,博士生导师,主要研究方向为进化计算、图像处理.袁丽华,女,1970年生,副教授,主要研究方向为进化计算.
引用本文:   
李军华,黎明,袁丽华. 基于聚类的伪并行遗传算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(2): 188-194. LI Jun-Hua, LI Ming, YUAN Li-Hua. Clustering Based Pseudo-Parallel Genetic Algorithms. , 2009, 22(2): 188-194.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2009/V22/I2/188
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