本文關(guān)鍵詞：基于個體相似度的改進自適應(yīng)遺傳算法研究

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【摘要】：針對遺傳算法容易過早地收斂于局部最優(yōu)解,即早熟問題,本文分析了產(chǎn)生早熟問題的原因,并在此基礎(chǔ)上提出了個體相似度的概念。通過個體相似度選擇進行交叉操作的父代個體,同時給出一種新的自適應(yīng)調(diào)整交叉概率和變異概率的策略,并以求Schaffer’s F6函數(shù)的最大值為目標(biāo)進行仿真實驗。仿真結(jié)果表明,改進遺傳算法跳出局部最優(yōu)值的能力大于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和文獻[12]算法,平均函數(shù)值也高于兩者。因此,在全局收斂性上,該方法要優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和傳統(tǒng)自適應(yīng)遺傳算法,能夠有效地避免早熟問題的發(fā)生。該研究適合于實際的工程應(yīng)用。
【作者單位】： 青島大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(11002075,11272166)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 遺傳算法(genetic algorithm,GA)是1975年密歇根大學(xué)John Holland教授提出的一種智能優(yōu)化算法[1],后經(jīng)其學(xué)生Kenneth De Jong等人進行了不斷地發(fā)展和推廣。遺傳算法是一種模擬生物進化過程的優(yōu)化方法,隨機產(chǎn)生初始的第一代種群,不斷重復(fù)進行選擇操作、交叉操作和變異操作,直到

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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