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传统克隆选择算法在求解复杂最优化问题时常常会遇到早熟收敛和易陷入局部最优的问题.针对这些问题,提出了基于成功历史自适应的混合克隆选择算法.该算法引入改进的基因重组策略来加强算法的全局搜索能力,并将成功历史自适应变异算子与超变异算子相结合提出了成功历史自适应超变异算子来提升算法的性能.在25个测试函数上进行了测试,试验结果表明,所提出的算法能够有效提升传统克隆选择算法的性能,对比其他的算法具备很强的竞争力.