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本文研究的是一般搜索空间下基于实数编码演化算法的动力学行为,主要包括算法的收敛性与时间复杂性两个方面。论文详细介绍了齐次和非齐次情形下,基于二进制编码与实数编码的演化算法在收敛性与时间复杂性方面的现有结果。利用概率论与随机过程等领域的理论知识和方法,得到了一般搜索空间下基于实数编码的演化算法在收敛性与时间复杂性方面的进一步结论。本文的结果一方面将现有的基于实数编码的齐次演化算法的收敛性结果推广到非齐次情形,另一方面,利用漂移分析方法,得到了齐次和非齐次两情形下,基于一般搜索空间实数编码的演化算法首次到达最优解期望时间的上界。作为论文所得理论结果的应用,论文最后部分针对具体的优化问题,分析了采用精英选择策略的演化算法的收敛性及时间复杂度。