函数全局优化的改进实数遗传算法

针对有界区域复杂函数的全局优化问题,分析了一般实数遗传算法的不足,提出了一种新的改进实数遗传算法。在改进算法中,个体的适应度值直接按其目标值排序的方法获得,这可避免进化后期陷入局部极值;基于适应度的线性逼近交叉策略,随机遍历抽样选择、最优保存和子代淘汰父代选择结合的混合选择策略及变异概率动态变化的实值变异策略,可使算法以较快的速度收敛于最优值。对12个典型的复杂函数进行优化仿真,结果表明改进算法不仅收敛速度快,鲁棒性好,而且能得到较高的优化精度。