适用于大数据的遗传优化算法研究

摘要：

针对传统遗传算法对高维度数据或大数据易陷入局部最优的问题，提出了一种基于网格小生境与分级多种群共同演化的增强遗传算法。首先，采用基于网格的小生境算法建立主种群，主种群独立进化，将低适应度的样本迁移至子种群中。按照低适应度样本的适应度范围建立分级的子种群结构，各子种群内的样本独立演化，低适应度子种群的样本可进化并迁移至高适应度种群或返回主种群，从而防止具有一定竞争力的样本过早死亡。对比实验结果表明，本算法对高维度数据具有较好的优化效果，优于同类型遗传算法。

关键词：小生境遗传、分级子种群、变异操作、交叉操作、大数据

所属期刊栏目：41

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-02-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：107-112