遗传算法“早熟”现象的改进策略

被引:58
作者
周洪伟
原锦辉
张来顺
机构
[1] 解放军信息工程大学电子技术学院
关键词
遗传算法; 早熟; 模式权值; 模式再生期望值;
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
改善遗传算法中的"早熟"现象可以通过提供某种机制以恢复群体多样性。基于这种思想,该文参照其他遗传算法改进策略,从弥补丢失模式、提高模式浓度出发,提出了通过保持模式的多样性来保证群体多样性的方法。为了衡量改进策略的有效性,引入了模式再生期望值的概念,并利用模式再生期望值的分析方法分析了一种实用的改进策略。实验数据证明了该策略的有效性。
引用
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[2]
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计算机工程, 2001, (07) :72-73+75
[3]
优良模式自学习遗传算法 [J].
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曾建潮 ;
徐玉斌 .
自动化学报, 1999, (03)
[4]
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