10.3969/j.issn.1001-0645.2004.08.006
小生境遗传算法的改进
为了避免小生境遗传算法存在的早期成熟和陷入局部极值点等问题,提出了一种改进的小生境遗传算法.该算法基于自适应交叉概率算子和变异算子,根据进化代数和群体的适应值,动态调整各个个体的交叉概率和变异概率,并在变异量的确定上引入了梯度的概念.通过在Shubert函数的全局最优化问题上的验证,并与常规遗传算法和小生境遗传算法比较,改进后的算法提高了搜索速度,能有效跳出局部极小值,并搜索到全局最优值.
小生境遗传算法、变异算子、交叉算子、梯度
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TP18(自动化基础理论)
国家部委预研基金42001060402
2004-10-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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