改进的快速遗传算法在函数优化中的应用

摘要：

遗传算法作为一种模仿生物自然进化过程的全局随机优化算法,在工程中已得到广泛应用.但普通遗传算法易存在早熟及收敛速度慢等缺点.提出一种快速收敛的改进遗传算法,该算法从全局出发,对初始群体生成、遗传选择、交叉和变异算子操作等几个方面做出改进,其中重点对交叉率和变异率进行优化,实现交叉率和变异率按个体适应度以S曲线和高斯分布曲线形式进行非线性自适应调整.通过案例仿真分析,证明了该方法的可行性和有效性,且具有更快的收敛速度和更可靠的稳定性.

关键词：遗传算法、高斯分布、自适应、收敛、性能仿真、函数优化

所属期刊栏目：41

分类号：TN911.1-34;TP18

资助基金：云南省教育厅科学研究基金2016YJS020;长江大学工程技术学院科研基金项目2018ky08

在线出版日期：2018-09-28（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：153-157