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为了有效地处理动态优化问题,提出一种短时记忆与长时记忆相结合的混合记忆策略.被记忆的信息由最优个体与种群概率向量组成.短时记忆作用于进化过程中的每一代,对记忆中的信息进行提取并构建下一代的种群;长时记忆仅在环境发生变化时产生作用,取新环境中最优的一组信息对短时记忆进行赋值.该文首先构建了动态环境下基于混合记忆策略的遗传算法,然后在非周期、周期和带噪声周期动态环境下进行算法的性能验证.实验结果表明,新算法处理动态优化问题的能力优于同类算法.