基于状态空间模型进化算法的全局收敛性分析-论文.pdf

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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001—90812014—1O一10计算机应用，2014，34(10)：2816—2819C0DENJYIIDUhttp：／／www．joca．cn文章编号：1001—9081(2014)10—2816—04doi：10．11772／j．issn．1001—9081．2014．10．2816基于状态空间模型进化算法的全局收敛性分析王鼎湘，李茂军，李雪，成立(长沙理工大学电气与信息工程学院，长沙410004)({通信作者电子邮箱591338413@qq．con)摘要：基于状态空间模型进化算法(SEA)是一种新颖的实数

2、编码进化算法，在工程优化问题中具有广阔的应用前景。为了完善SEA的理论体系，促进SEA在工程优化问题中的应用研究，利用齐次有限Markov链对SEA的全局收敛性进行分析，证明了SEA不是全局收敛的。通过限定SEA状态进化矩阵内元素的取值范围，同时引入弹力搜索得到改进型弹力状态空间模型进化算法(MESEA)。分析结果表明，弹力搜索能提高SEA的搜索效率。最后得到了MESEA全局收敛的结论，为算法在工程优化问题中的应用提供了理论依据。关键词：状态空间模型；进化算法；弹力搜索；收敛性；搜索效率中图分类号：TP301．6文献标志码：AGlobalconvergenceanalysisofe

3、volutionaryalgorithmbasedonstate-spacemodelWANGDingxiang，LIMaojun。，LIXue，CHENGLi(CollegeofElectricalandInformationEngineering，ChangshaUniversityofScienceandTechnology,ChangshaHunan410004，China)Abstract：EvolutionaryAlgorithmbasedonState—spacemodel(SEA)isanewevolutionaryalgorithmusingrealstrings

4、，andithasbroadapplicationprospectsinengineeringoptimizationproblems．GlobalconvergenceofSEAwasanalyzedbyhomogeneousfiniteMarkovchaintoimprovethetheoreticalsystemofSEAandpromotetheapplicationresearchinengineeringoptimizationproblemsofSEA．ItwasprovedthatSEAisnotglobalconvergent．ModifiedElasticEvo

5、lutionaryAlgorithmbasedonState—spacemodel(MESEA)waspresentedbylimitingthevaluerangesofelementsinstateevolutionmatrixofSEAandintroducingtheelasticsearch．TheanalyticalresuhsshowthatsearcheficiencyofSEAcanbeenhancedbyintroducingelasticsearch．TheconclusionthatMESEAisglobalconvergentisdrawn，anditpr

6、ovidestheorybasisfortheapplicationofalgorithminengineeringoptimizationproblems．Keywords：state—spacemodel；evolutionaryalgorithm；elasticsearch；convergence；searcheficiency索功能，使算法具有很强的搜索能力和较高的搜索精度，能快0引言速地找到问题的全局最优解。SEA在电力市场竞价和遗传算法是一种经典的仿生进化算法，该算法从Holland电力系统无功优化等实际应用中取得了良好的优化效果，教授提出以来，得到了非常广泛的应用，对

7、算法理论基础的研但由于其编码和搜索过程的复杂性，该算法的全局收敛性仍究也得到不断完善。同时，国内外许多专家针对不同问未得到严密的数学分析。题对遗传算法作出了很多改进，为遗传算法的更广泛应用打本文通过对SEA寻优过程的分析，得到了SEA不具有全下了基础。如：Riga1等提出基于选择和变异的一种遗传算局遍历性和全局收敛性的结论。基于此，通过适当改进SEA法，并对其收敛性进行了证明；郑金华等提出了基于空间的状态进化矩阵来确保算法的遍历性，同时引入弹力搜索对交配的遗传算法，在