遗传算法的机理与收敛性研究

摘要：

采用一种新的基于解空间分解的定量分析方法,对遗传算法的种群进化过程进行分析,阐明了选择、交叉和变异操作的寻优机理,给出了子代种群在解空间上的概率分布情况;理论上,证明了遗传算法具备寻找全局最优解的能力,并给出了具备寻找全局最优解能力的充分必要条件,即证明了积木块假设的结论是成立的.同时,建立了二进制编码有限群体的Markov链模型,计算出在用于静态优化问题的交叉和变异操作下,种群在解空间上概率分布情况以及收敛到最优解的概率,并讨论了产生早熟现象和GA-欺骗问题的原因.

关键词：遗传算法、解空间的分区、积木块假设、Markov链、GA-难和GA-易问题、早熟收敛现象

所属期刊栏目：20

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2005-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：971-980