染色體易位的動態(tài)進化算法CTDEA

　　針對采用二進制編碼的進化算法在函數(shù)優(yōu)化過程中會因為維度之間的相互干擾，導致部分低階模式出現(xiàn)無法進行有效重組的現(xiàn)象，提出一種新的結(jié)合細胞學研究成果的進化算法——染色體易位的動態(tài)進化算法（ CTDEA）。算法通過構(gòu)建基因矩陣來模擬有機染色體在細胞內(nèi)的結(jié)構(gòu)化過程，并在基因矩陣的基礎上對出現(xiàn)同質(zhì)化的染色體短列實施模塊化的易位操作，以此來維護種群的多樣性；同時通過個體適應度劃分種群的方式來維護精英個體，確保個體間的競爭壓力，提升算法的尋優(yōu)速度。實驗結(jié)果表明，該進化算法與已有的遺傳算法（GA）和分布估計算法相比較，在維護種群多樣性方面有較大改進，能夠?qū)⒎N群的多樣性保持在0. 25左右；且在尋優(yōu)的精度、穩(wěn)定性以及速度上也有明顯的改進和提高。
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