基于父个体更新的自适应遗传算法

遗传算法作为一种模仿生物自然进化过程的随机优化算法,其群体规模对算法的性能影响很大,群体规模越大,越有利于提高算法的寻优能力,但随着群体规模增大,计算量也显著增加。该文在传统自适应遗传算法整个进化过程中,分阶段对一些适应度较差的父个体进行更新,增大了搜索空间,提高了算法的寻优能力且未增加群体规模。仿真实验表明,与传统自适应遗传算法相比,该算法能显著提高解的质量和鲁棒性。