双重模糊编码遗传算法与聚焦搜索策略在连续变量优化中的应用

"双重模糊编码遗传算法及聚焦搜索策略" 本文探讨了在遗传算法中解决实数编码问题的一种创新方法——双重模糊编码遗传算法，并结合聚焦搜索策略来提升算法的性能。作者陈玲俐和于洁指出，传统的实数编码遗传算法在处理连续变量优化时存在交叉操作子代取值区间受限以及并行机制丧失的问题。为了解决这些问题，他们提出了双重模糊编码的概念。 双重模糊编码将连续变量同时表示为实数编码和二进制编码，其中二进制编码由三个码位组成，对应变量的部分实数区间。这种编码方式使得交叉操作产生的子代能够跨越整个值域，从而恢复了传统遗传算法的部分并行计算能力。此外，配合这种编码方式，文章还介绍了一种聚焦搜索策略，旨在提高实数编码遗传算法在局部搜索的效率和质量。 遗传算法的基本步骤包括编码、适应值计算、遗传、交叉、变异和收敛判断。在二进制编码中，算法的搜索范围和并行性由杂交和变异操作决定。然而，当转换为实数编码时，需要额外的译码和解码步骤，可能导致误差或非法个体。实数编码的交叉操作如公式所示，通过随机数γ调整两个父代染色体的基因值来生成子代。 双重模糊编码遗传算法结合聚焦搜索策略，不仅解决了实数编码带来的问题，还可能增强算法的全局搜索能力和随机性。聚焦搜索策略可能包括动态调整交叉概率、变异概率以及选择压力等参数，以更好地探索解决方案空间的各个区域。 中图分类号和MR分类号表明这篇文章属于计算机科学和技术领域，特别是优化算法和数值计算方法。文献标识码A则表示这是一篇原创性的学术论文。这项工作为遗传算法在连续变量优化中的应用提供了一个新的视角，有助于改进现有算法的性能和效率。