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针对动态环境,提出了一种基于多智能体的进化算法(MAEA).智能体模拟生物机制特征,相互合作来寻求最优解.智能体生存于网格环境中,为了增加自身能量,智能体可以与其邻域展开竞争,并依据统计信息来获得知识进行学习.为了保持种群多样性,同时引入随机移民和对偶映射策略.通过对一系列动态优化函数的仿真实验可以得出,相比之下,基于多智能体的进化算法可以在动态环境中获得更好的性能.