合作协同进化遗传算法的子种群自适应优化策略

本文主要探讨了变种群规模合作型协同进化遗传算法在优化问题中的应用。首先，作者对合作型协同进化遗传算法进行了深入分析，重点研究了子种群规模对其进化效率和计算复杂性的影响。合作型协同进化算法强调不同子种群之间的协作与竞争，这种机制有助于增强种群的多样性，从而提高搜索空间的覆盖能力和找到全局最优解的可能性。 作者发现，子种群规模与算法性能之间存在一种微妙的平衡。较小的子种群可以提高个体间的竞争，促使算法更快地收敛，但可能会导致局部最优的过早锁定；反之，较大的子种群能够提供更丰富的遗传多样性，有助于探索更大的搜索空间，但可能增加计算负担。因此，关键在于如何动态调整子种群规模以兼顾这两个方面。 基于此认识，作者提出了子种群规模自适应调整算法。该算法根据实时的进化进度、种群适应度以及搜索的复杂性，动态地调整子种群的大小。这既保证了算法的高效性，又避免了过度的计算资源消耗。调整方法可能涉及到适应度函数的监控、种群的变异率分析以及种群多样性的保持策略等。 接着，作者引入了一种基于实数编码的变焦遗传算法，该算法结合了子种群规模调整策略，能够在搜索初期采用较大的子群进行广度搜索，随着进化过程的推进，逐渐缩小子群规模以进行深度搜索。这种方法有效地利用了算法的灵活性，减少了搜索的复杂性，提高了整体的优化效果。 通过典型函数优化实例的测试，作者证明了这种变种群规模合作型协同进化遗传算法在实际问题中的优越性，它不仅计算复杂性较低，而且进化效率高，能有效应对复杂的优化问题。这项工作为解决大规模优化问题提供了一个新的、有效的算法框架，具有很高的实用价值。