基于生长树聚类的改进型遗传算法

被引：2

作者：

冯宪彬 ^{[1
]}

丁蕊 ^{[2
]}

董红斌 ^{[2
]}

机构：

[1] 牡丹江师范学院计算机科学与技术系

[2] 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院

来源：

计算机应用与软件 | 2010年 / 27卷 / 01期

基金：

黑龙江省自然科学基金;

关键词：

遗传算法; 生长树; 聚类; 族间交叉;

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：

分析目前基于聚类思想的遗传算法的不足,提出一种基于生长树聚类的改进型遗传算法。采用最小生成树的聚类方法,能对形状复杂且非重叠样本的候选解进行聚类形成家族;新的族间交叉算子保持了种群的多样性;改进的族内交叉算子和改进的变异算子使得算法在后期仍能快速收敛;实验对经典算法测试函数进行优化,并与其他算法的优化结果对比,从而说明改进型遗传算法的性能。实验结果表明:基于生长树聚类的改进型遗传算法能有效提高求解精度,快速搜索到最优解。

引用

页码：127 / 130

页数：4

共 6 条

[1]

一种具有自然血亲排斥的遗传算法研究 [J].