10.3969/j.issn.1000-3428.2011.08.051
基于强化学习的多策略选择遗传算法
为解决传统遗传算法早熟收敛和收敛速度慢的问题,提出一种基于强化学习的多策略选择遗传算法MPSGA.通过使用不同的选择策略将整个种群划分为3个子种群并分别进化,能提高种群的多样性,有效避免遗传算法的早熟收敛问题.将种群的多样性和算法的运行机制相结合,根据种群多样性的变化运用强化学习算法动态地优化各子种群间的比例参数,从而将种群多样性保持在合适的范围,一定程度上解决了收敛速度和全局收敛性之间的矛盾.实验结果表明,该算法在收敛精度和搜索效率上都表现出较好的性能.
遗传算法、多策略选择、强化学习、种群多样性、比例参数
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目60673092,60873116;江苏省自然科学基金资助项目BK2008161;江苏省高校自然科学研究基金资助项目09KJA520002;江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研究开发中心基金资助项目SX200804
2011-08-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
149-152