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遗传算法中适应度评估的改进
引用本文:陈小平,李云飞.遗传算法中适应度评估的改进[J].数据采集与处理,2003,18(1):49-52.
作者姓名:陈小平  李云飞
作者单位:1. 苏州大学电子信息学院,苏州,215021
2. 苏州大学计算机科学与技术学院,苏州,215021
基金项目:国家自然科学基金项目 (编号 :60 1 72 0 1 6),江苏省重点实验室基金 (编号 :KJS0 1 0 2 1 )资助项目
摘    要:针对遗传算法中的适应度评估过程进行了改进,提出了遗传个体库的概念,个体库中保存个体的编码和适应度信息。采用查询个体库的方法,可以避免相同个体的适应度函数的重复计算,节省了适应度评估的时间,提高了遗传算法的性能。两个测试函数和FIR数字滤波器设计的实验结果说明这种改进的有效性。

关 键 词:遗传算法  适应度  个体库  滤波器
文章编号:1004-9037(2003)01-0049-04
修稿时间:2002年3月22日

Improvement on Fitness Evaluation in Genetic Algorithm
Chen XiaopingSchool of Electronics & Information Engineering,Suzhou University,Suzhou,ChinaLi Yunfei.Improvement on Fitness Evaluation in Genetic Algorithm[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2003,18(1):49-52.
Authors:Chen XiaopingSchool of Electronics & Information Engineering  Suzhou University  Suzhou    ChinaLi Yunfei
Affiliation:Chen XiaopingSchool of Electronics & Information Engineering,Suzhou University,Suzhou,215021,ChinaLi Yunfei
Abstract:An improvement is made on fitness evaluation in genetic algorithm (GA) and a concept of genetic individuals base is presented. The code and the fitness of individuals are saved in the base. By inquiring the individuals base it can be evitable to re-calculate the fitness of same individuals. So the time of fitness evaluation is decreased and the performance of GA is improved. Experimental results of two testing functions and a FIR digital filter design show the validity of the improvement on fitness evaluation.
Keywords:genetic algorithm  fitness  individuals base  filter
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