核模糊聚类划分子种群的双种群遗传算法

孙雨萌，柏丽娜，张旭秀

(大连交通大学 电气信息工程学院，辽宁 大连 116028)

0 引 言

传统单种群遗传算法[1]在其寻优进化过程中易出现个体多样性下降过快，在进行种间交配时，易出现高适应度种群交配池，造成种群中部分基因信息丢失，产生遗传算法早熟现象。2005年Martikainen等[2]将单一机制的种群进化过程演变成双种群并行进化，选取合适时机进行种间交流。双种群遗传算法正不断应用于工程实践中，例如：时间轨迹优化[3]、配电网参数辨识[4]、作业车间调度[5]和控制器参数优化[6]等。

标准双种群遗传算法在其进化初期采用随机分配的方式对子种群进行划分，变异后以迁移的方式进行种间交流，但其在进化后期仍存在双种群种间同质化的严重缺陷，造成双种群陷入相同的局部最优解。文献[7-9]引入蜂群繁殖结构，在迭代过程中以不断引进新种群的方式来构造双种群，并进行种内斗争获取最优个体作为蜂王与其他个体进行交配，采用个体融合的方式进行种间交流；文献[10-12]引入小种群探测结构，即依据迭代经验，在进化达到一定程度时，取适应度值最高的个体集合，随机对其进行划分成i个并行遗传的小种群，以进化所得最优解替换原集合的方式进行种间交流；文献[13-14]引入战争淘汰结构，采用初始单种群取反的方式构造双种群，迭代过程中以个体斗争淘汰的方式进行种间交流。

蜂群繁殖结构属于嵌套循环结构，小种群探测结构属于经验划分，战争淘汰结构需在个体转化为二进制条件下进行，因此，算法计算过程较为复杂，且严格限制了缺乏经验的工程人员的应用。……