复合形法与聚类技术结合的遗传算法优化研究

"这篇论文‘基于复合形法的聚类遗传算法’由钱武文和柴军瑞发表在2017年的《计算机工程与应用》杂志第53卷第3期，探讨了如何解决标准遗传算法的未成熟收敛问题和提升其局部收敛能力。他们提出了一种新的聚类遗传算法，该算法结合了复合形法和聚类小生境技术，以增强遗传算法的搜索性能。通过FORTRAN语言实现并用多种复杂测试函数验证其效果，同时与自适应遗传算法进行了对比分析，强调了初始种群质量对算法性能的影响。实验结果显示，改进后的算法（NCGA）不仅增强了局部搜索能力，还显著提升了全局搜索性能，并且通过反向学习操作提高了算法的稳定性，整体性能优于传统遗传算法。" 这篇研究论文主要聚焦于遗传算法的优化，尤其是针对其常见的未成熟收敛问题和局部最优困局。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传过程的全局优化方法，但在处理某些复杂问题时可能会提前收敛到非最优解或者陷入局部最优。为了解决这些问题，作者引入了复合形法，这是一种数学优化方法，能有效地处理多目标优化问题，有助于跳出局部最优的困境。 复合形法与聚类小生境技术相结合，创建了一种新的聚类遗传算法（NCGA）。聚类小生境技术是通过将种群划分为多个子群（或小生境），每个子群内部可以独立进化，从而避免了种群的快速同质化，增加了算法的多样性，有利于全局搜索。而复合形法的应用则强化了算法在局部区域的搜索能力。 为了验证NCGA的有效性，研究者使用FORTRAN编程实现了该算法，并选择了三种复杂的测试函数进行性能评估。这些测试函数通常被用来挑战优化算法的能力，包括多模态、高维度等特性。此外，他们还与自适应遗传算法（AGA）进行了比较，以评估改进的效果。 实验结果表明，NCGA在解决未成熟收敛问题和提升局部搜索能力方面表现出色。同时，聚类技术增强了算法的全局探索能力，而反向学习操作的加入则提高了算法的稳定性，确保了算法在长时间运行中的表现。整体而言，NCGA在各种测试问题上均优于传统的遗传算法，显示了其在优化问题上的优越性能。 这篇研究对于理解和改进遗传算法，以及在实际工程问题中的应用具有重要的理论和实践价值。通过深入理解复合形法和聚类小生境技术，我们可以更好地设计和调整遗传算法，以应对更复杂的优化挑战。