正交Multi-agent遗传算法：性能提升与鲁棒性分析

"正交Multi-agent遗传算法及其性能分析 (2004年)" 是一篇研究文章，将Multi-agent系统、遗传算法与正交试验设计方法整合，提出了一个创新的优化算法——正交Multi-agent遗传算法（OMAGA）。该算法在解决复杂优化问题时，通过正交设计构造初始种群，采用正交交叉算子增强传统遗传算法的交叉操作，并利用智能体之间的竞争和自学习机制加速进化过程。 正交Multi-agent遗传算法的核心特点包括： 1. **正交设计生成初始化种群**：正交试验设计是一种统计学方法，用于高效地安排实验并分析结果。在遗传算法中，这种方法用于创建多样性和均匀性的初始种群，这有助于更好地探索解决方案空间。 2. **正交交叉算子**：传统的遗传算法通常使用算术交叉算子，而OMAGA则采用正交交叉策略。这种算子可以更有效地探索解空间的不同区域，避免早熟收敛并增加解的多样性。 3. **智能体间的竞争与协作**：每个智能体作为一个独立的搜索者，拥有自己的知识库和学习能力。智能体之间的竞争能激发更好的解决方案，而智能体的自学习能力则有助于适应环境变化和优化搜索过程。 4. **全局优化能力与收敛速度**：通过上述改进，OMAGA在仿真试验中表现出强大的全局优化能力，能在较短时间内找到全局最优解。这在解决多模态和高维度优化问题时尤其重要。 5. **鲁棒性**：正交Multi-agent遗传算法在面对噪声和不确定性时表现出了良好的鲁棒性，这意味着它对环境变化或参数微调具有较强的适应性。 关键词涵盖了遗传算法、正交设计和智能体，强调了该研究的跨学科性质。文章的发表在《控制与决策》杂志的2004年第3期，表明了这一工作对控制理论、决策科学以及优化技术领域的贡献。 正交Multi-agent遗传算法（OMAGA）通过结合不同领域的理论，提供了一种更为高效和适应性强的优化工具，对于解决工程和科学中的复杂优化问题具有潜在的应用价值。