遗传算法机理的研究

被引：127

作者：

张铃

ahu.edu.cn

张钹

机构：

[1] 安徽大学人工智能研究所!合肥

[2] 清华大学智能技术与系统国家重点实验室

[3] 北京

[4] E-mail:zling

[5] 清华大学计算机科学与技术系!北京

来源：

软件学报 | 2000年 / 07期

关键词：

遗传算法; 模式定理; 隐性并行性; 遗传算法的理想浓度模型;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.2000.07.012

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

众所周知 ,“模式定理”和“隐性并行性”是遗传算法 ( genetic algorithms,简称 GA算法 )的两大理论基础 .该文对这两个原理进行分析 ,指出这两个原理存在有不严格和不足之处 ,即作为 GA算法的基础 ,这两个原理尚欠完善 .为加深对 GA的理解 ,文章提出遗传算法的一个新的改进模型——理想浓度模型 .通过对此模型的分析 ,得出遗传算法本质上是一个具有定向制导的随机搜索技术 .其定向制导原则是 ,导向以适应度高的模式为祖先的染色体“家族”方向 .最后给出两个典型的函数求最大值的模拟例子 .从模拟结果看 ,改进后的GA算法大大提高了算法的速度 ,解的精度也有所提高 .这说明新算法具有应用的潜力

引用

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