多子群协同链式智能体遗传算法在函数优化中的应用

"多子群协同链式智能体遗传算法用于函数优化" 本文主要探讨的是针对普通遗传算法在全局优化中的不足，如优化精度不理想和运行时间较长的问题，提出了一种名为多子群协同链式智能体遗传算法（MPAGA）。该算法的设计基于链式智能体网络结构，旨在改善现有遗传算法的性能。 链式智能体网络结构是MPAGA的核心组成部分，它采用多子群并行搜索的方式，提高了搜索效率。每个子群由链式智能体组成，这些智能体之间通过动态邻域竞争策略进行交互。动态邻域竞争意味着智能体的邻域不是静态不变的，而是根据算法的运行过程进行动态调整，这样可以更好地适应问题的复杂性，避免早熟收敛。 MPAGA还引入了正交交叉的策略，这一策略有助于增强种群的多样性，防止优良个体的过早丧失，同时也有利于探索更广泛的解决方案空间。正交交叉在一定程度上解决了传统遗传算法中交叉算子可能导致的劣质解混合问题。 与传统的多智能体遗传算法（MAGA）相比，MPAGA的优势在于其更动态的邻域竞争和更有效的并行优化机制。MAGA虽然展示出精确的搜索结果，但其智能体个体邻域竞争的静态性以及四邻域结构可能导致优势个体占据多个网络格点，进而使得算法在局部极值处无效搜索，影响全局收敛速度。MPAGA则通过动态邻域竞争策略解决了这一问题，提高了全局优化的效率和精度。 为了验证MPAGA的有效性，作者使用多个国际标准的测试函数进行了性能测试。实验结果显示，MPAGA在全局优化精度和优化速度方面均优于MAGA，进一步证明了该算法的优越性。 关键词涉及的领域包括遗传算法的基础理论，多子群策略，智能体理论，以及链式网络结构在优化问题中的应用。这些关键词涵盖了算法设计的主要元素，强调了算法的创新点和改进方向。 这篇论文研究的多子群协同链式智能体遗传算法是一种旨在提高全局优化性能和效率的新型遗传算法，通过动态邻域竞争和正交交叉等策略，实现了在函数优化问题上的高效搜索，为遗传算法的研究和应用提供了新的思路。