基于模糊推理动态调整遗传算法交叉率和变异率的方法

被引：1

作者：

彭志平

李绍平

机构：

[1] 茂名学院计算机科学技术系

来源：

模式识别与人工智能 | 2002年 / 15卷 / 04期

关键词：

遗传算法; 交叉率; 变异率; 模糊推理;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

标准遗传算法的交叉率和变异率是随机选择的.在指出这种选择具有盲目性的基础上,提出了利用模糊推理动态调整交叉率和变异率的改进遗传算法,并通过模糊神经网络参数优化的实例对该改进算法与标准遗传算法进行比较.实验结果表明新算法对交叉率和变异率有效地进行动态控制,不仅保留了标准遗传算法的优点,又加强了全局搜索能力和加快了收敛速度,是一种很有前途的算法.

引用

页码：413 / 418

页数：6

共 9 条

[1] 一种新的改进遗传算法——混合式遗传算法 [J].