本文關鍵詞：基于交叉模型的改進遺傳算法

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【摘要】：提出一種解決早熟收斂問題的改進遺傳算法.通過最小生成樹聚類將種群劃分為若干個子種群,子種群內(nèi)的個體之間及不同子種群間的個體之間同時進行遺傳操作.同子種群間個體的遺傳操作可以保證算法的進化方向和收斂速度,不同子種群間個體的遺傳操作可以避免近親繁殖,提供多樣性.分別采用二進制和實數(shù)編碼,在經(jīng)典的23個基準函數(shù)上的對比測試結果表明,所提出算法具有較好的收斂速度和尋優(yōu)能力.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學計算機學院;北京工業(yè)大學多媒體與智能軟件技術北京市重點實驗室;北京工業(yè)大學大規(guī)模流數(shù)據(jù)集成與分析技術北京市重點實驗室;
【關鍵詞】： 遺傳算法 早熟收斂 最小生成樹聚類 多樣性
【基金】：國家自然科學基金重大研究計劃培育項目(91546111) 北京市教委項目(PXM2015 014204 500221)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 0引言遺傳算法是一種并行的全局搜索優(yōu)化方法,通過模擬生物進化尋找最佳解.與其他的局部搜索算法相比,遺傳算法具有更強的魯棒性,它能有效地探索巨大的復雜空間,是求解優(yōu)化問題的理想技術.在資源分配、模式識別、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、優(yōu)化和調(diào)度等領域均有大量的成功應用.遺傳

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