自适应选择压力灾变元胞遗传算法优化策略

本文主要探讨了自适应调整选择压力在灾变元胞遗传算法中的应用，该研究针对遗传算法在全球探索和局部优化之间寻找平衡的重要性。选择压力在算法中扮演着关键角色，它控制着搜索的广度和深度，对算法性能有着决定性的影响。传统的遗传算法在运行过程中，由于种群结构的变化，选择压力需要动态调整以适应不同的优化阶段。 作者鲁宇明、陈殊、黎明和冯亮通过对灾变元胞遗传算法的选择压力进行深入分析，他们观察到随着算法的迭代，种群多样性和收敛度会有所变化，这直接影响到算法在搜索空间中的表现。为了优化这一过程，他们提出了基于灾变参数调节选择压力的自适应元胞遗传算法。这种方法旨在实时调整选择压力，确保在全局探索和局部细化之间找到最理想的平衡点。 通过两个典型函数优化实验，研究者验证了这种自适应选择压力策略的有效性。实验结果表明，自适应调节的选择压力能够显著提升算法的性能，使得算法在求解问题时既能快速接近全局最优解，又能保持足够的局部搜索精度。此外，他们还揭示了这两个测试函数在优化过程中的最佳选择压力变化趋势，为自适应算法的设计提供了新的理论依据和实践指导。 关键词包括选择压力、灾变参数、多样性、元胞自动机和遗传算法，这些是论文的核心概念，体现了研究的焦点和创新点。整体上，这篇文章为理解和改进遗传算法的性能提供了一个实用且深入的方法，对于遗传算法在实际工程优化问题中的应用具有重要的参考价值。