结合聚类模型和自适应模型的遗传算法

在进化后期,自适应遗传算法有助于保存种群中的优秀模式;但在进化初期,对适应度值大的个体的保护,易降低种群的多样性、减弱算法的搜索性能。基于聚类的遗传算法可以提高遗传算法的收敛速度和搜索性能,但交叉概率和变异概率取定值,易使优秀模式在进化后期遭到破坏,难以收敛到全局最优。在遗传算法中同时引入聚类模型和自适应模型,有利于继承两类改进型遗传算法的优点,克服各自的不足。使用经典的测试函数对引入聚类模型和自适应模型的遗传算法进行测试,仿真结果表明:同时引入聚类模型和自适应模型的遗传算法比引入聚类模型或自适应模型的遗传算法具有更好的收敛速度和寻优能力。