统计遗传算法

被引：29

作者：

张铃

张钹

机构：

[1] 安徽大学人工智能所

[2] 清华大学计算机系

来源：

软件学报 | 1997年 / 05期

关键词：

遗传算法，统计推断，计算复杂性;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.1997.05.003

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

本文讨论了遗传算法中框架定理的不足之处，并对之进行了改进，然后分析了遗传算法与Ａ算法的相似性，以及遗传算法的概率性质．由此联想到它与ＳＡ算法的相似性，在此基础上，作者将原先发展的一套ＳＡ算法的理论移植到遗传算法中来，建立一个新的算法，称之为统计遗传算法（简记为ＳＧＡ算法）．为适合于优化计算，作者引入最大值统计量及其对应的ＳＡ算法（简称为ＳＭＡ算法），并将ＳＭＡ算法与ＧＡ算法相结合（记为ＳＧＡ（ＭＡＸ）算法）．新的算法不仅提高了算法的精度和降低了计算的复杂性，而且能克服ＧＡ算法中出现“早熟”的现象以及提供进行并行计算的可能性．更主要的是新的方法为ＧＡ算法的精度、可信度和计算复杂性的定量分析提供了理论和方法上的有力工具

引用

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