带有分级思想的自适应遗传算法

摘要：

为了平衡演化算法的搜索效果和效率,在自适应遗传算法中引入分级思想,即根据种群中个体适应值的相似性对其进行分级,使得优秀个体和较差个体充分发挥各自的职能.然而,过早收敛也是遗传算法亟待解决的问题之一,因此对遗传算法中的选择操作进行改进,定义了一种新的选择机制:一方面是在选择过程中引入一个新的参数--成活率,以有效地避免算法过早收敛;另一方面结合模拟退火中的参数--温度,通过变异杂交生成虚拟种群,以有效扩大搜索空间,保持种群多样性.实验结果表明,利用新算法处理TSP问题能够产生高质量的解,并能有效解决过早收敛问题.

关键词：分级思想、遗传算法、自适应、选择机制

所属期刊栏目：37

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：高等学校博士点基金20070486081;湖北省杰出青年基金2005ABB017

在线出版日期：2010-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：165-167,250