LO型曲线的自适应遗传算法研究

摘要：

标准的遗传算法在设置交叉算子和变异算子时使用固定的值,这样在求解复杂的优化问题时会存在解的多样性差和早熟的缺点.传统的自适应算法在收敛速度和解的多样性上是有效的,但是在算子调整的过程中,对算法演化过程中不同阶段的侧重不够(搜索空间、搜索精度、优秀模式的保存及进化动力),这样会使算法的收敛速度变慢并且减少优良解的多样性.提出一种改进的自适应调整算法来提高收敛速度及优良解的多样性,用Logistics曲线按照个体的适应度对交叉和变异算子的大小进行非线性调整,使得算子在演化的过程中满足不同阶段对搜索空间和搜索精度的要求.通过实验验证,新算法在收敛速度、稳定性及优良解的多样性上比传统的自适应遗传算法有优势.

关键词：遗传算法、自适应、性能改进

所属期刊栏目：41

分类号：TH692;F253(专用机械与设备)

在线出版日期：2016-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：129-132,136