一种改进的遗传算法及其在函数优化中的应用

摘要：

使用简单遗传算法(SGA)求解线性方程组时,由于易发生“早熟”现象,简单遗传算法求出的数值解误差很大甚至会失真.针对此问题,本文提出了一种改进的遗传算法(IGA),并设计了选择算子,交叉算子和变异算子.为了提高简单遗传算法抗“早熟”的能力,采用遗传算子结合惩罚函数,最佳个体保留以及种群迁移等措施.最后以核磁共振测井数学模型线性化后的大型病态线性方程组为例,对算法进行了测试.实验结果表明:同简单遗传算法相比较,IGA在一定程度上提高了数值解的精度.

关键词：早熟、病态线性方程组、遗传算子、适应度函数

所属期刊栏目：31

分类号：G642(高等教育)

资助基金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目11551017

在线出版日期：2012-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：236-237