基于个体相似度的改进自适应遗传算法研究

发布时间：2017-11-05 02:06

  本文关键词：基于个体相似度的改进自适应遗传算法研究

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【摘要】：针对遗传算法容易过早地收敛于局部最优解,即早熟问题,本文分析了产生早熟问题的原因,并在此基础上提出了个体相似度的概念。通过个体相似度选择进行交叉操作的父代个体,同时给出一种新的自适应调整交叉概率和变异概率的策略,并以求Schaffer’s F6函数的最大值为目标进行仿真实验。仿真结果表明,改进遗传算法跳出局部最优值的能力大于标准遗传算法和文献[12]算法,平均函数值也高于两者。因此,在全局收敛性上,该方法要优于标准遗传算法和传统自适应遗传算法,能够有效地避免早熟问题的发生。该研究适合于实际的工程应用。
【作者单位】： 青岛大学计算机科学技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11002075,11272166)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 遗传算法(genetic algorithm,GA)是1975年密歇根大学John Holland教授提出的一种智能优化算法[1],后经其学生Kenneth De Jong等人进行了不断地发展和推广。遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法,随机产生初始的第一代种群,不断重复进行选择操作、交叉操作和变异操作,直到

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本文编号：1142099