基于交叉模型的改进遗传算法

被引：50

作者：

杨新武

杨丽军

机构：

[1] 北京工业大学计算机学院

[2] 北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室

[3] 北京工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室

来源：

控制与决策 | 2016年 / 10期

基金：

国家自然科学基金重大研究计划;

关键词：

遗传算法; 早熟收敛; 最小生成树聚类; 多样性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

提出一种解决早熟收敛问题的改进遗传算法.通过最小生成树聚类将种群划分为若干个子种群,子种群内的个体之间及不同子种群间的个体之间同时进行遗传操作.同子种群间个体的遗传操作可以保证算法的进化方向和收敛速度,不同子种群间个体的遗传操作可以避免近亲繁殖,提供多样性.分别采用二进制和实数编码,在经典的23个基准函数上的对比测试结果表明,所提出算法具有较好的收敛速度和寻优能力.

引用

页码：1837 / 1844

页数：8

共 9 条

[1]

基于自适应遗传算法函数优化与仿真 [J].