改进的状态空间模型遗传算法及其全局收敛性分析
齐战
李茂军
莫红
肖雨荷
刘芾
长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙410114
摘要：基于状态空间模型遗传算法(GABS)是一种新型实数编码进化算法,在工程优化问题中取得良好的应用效果.针对GABS缺乏有效的数学模型及理论依据,研究并建立了GABS的吸收态马尔可夫过程模型,从可达状态集的角度对GABS进行分析并证明GABS不是全局收敛的.基于此提出了一种扩张可达状态集的改进型GABS(MGABS),改进方法的两种变异策略不仅扩张了算法的可达状态集、提高了种群多样性,而且加快了算法的收敛速度与精度,并证明了MGABS具有全局收敛性.最后利用经典测试函数验证了其综合性能明显优于其他3种算法,为算法在工程中的应用提供了理论依据.
关键词：状态空间模型遗传算法吸收态马尔可夫过程可达状态集全局收敛进化算法
资助基金：国家自然科学基金(61074093)
论文发表日期：2020-10-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 2115-2122 )
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