基于两点交叉多子代遗传算法

发布时间：2017-07-08 18:20

  本文关键词：基于两点交叉多子代遗传算法

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【摘要】：针对目前遗传算法局部搜索能力差、收敛精度低问题,提出基于两点交叉多子代遗传算法(TPC-MCGA),阐明该算法优越性,并给出多子代个体产生方法。该方法可增加优秀个体概率及算法在当前最优解周围搜索精度,提高算法局部搜索能力。在进化策略中引入种群内部竞争操作,使种群在有限生存空间内加速进化,提高算法运算速度。结果表明,与传统遗传算法相比,TPC-MCGA平均计算时间减少31%~36%,平均迭代次数减少50.2%~51.6%,TPC-MCGA运算速度与最优解精度均明显提高。
【作者单位】： 东北农业大学工程学院;辽宁工业大学管理学院;
【关键词】： 多子代遗传算法 两点交叉 子代数量 进化策略
【基金】：国家自然科学基金(31071331) 国家社会科学基金(13BJY098)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 遗传算法(Genetic algorithm,GA)是借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应智能优化算法[1-3],由John H.Holland教授于1975年首次提出[4]。与传统优化算法相比,遗Multi-child genetic algorithm based on two-point crossover/WANG Fulin1,FU Xiaoming

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本文编号：535782