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基于改进的选择算子和交叉算子的遗传算法
引用本文:曹道友,程家兴.基于改进的选择算子和交叉算子的遗传算法[J].微机发展,2010(2):44-47,51.
作者姓名:曹道友  程家兴
作者单位:安徽大学计算机科学与技术学院;安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;
基金项目:国家自然科学基金(60273043)
摘    要:为了有效解决遗传算法中收敛速度与局部最优解的矛盾,文中提出了一种具有改进的选择算子和改进的交叉算子的遗传算法。使用文中改进的选择算子,能够增加算法收敛于全局最优解的概率,从而不容易陷入局部最优,也就增加了找到最优解的概率,使用文中改进的交叉算子可以加快算法的收敛速度,从而缩短寻找最优解的时间。实验证明,这两种改进算子的结合能以较快速度收敛于全局最优解,因此能很好地解决遗传算法中收敛速度与局部最优解之间的矛盾。

关 键 词:遗传算法  选择算子  交叉算子  适应度  相似度

A Genetic Algorithm Based on Modified Selection Operator and Crossover Operator
CAO Dao-you,CHENG Jia-xing.A Genetic Algorithm Based on Modified Selection Operator and Crossover Operator[J].Microcomputer Development,2010(2):44-47,51.
Authors:CAO Dao-you  CHENG Jia-xing
Affiliation:CAO Dao-you1,CHENG Jia-xing2(1.School of Computer Science , Technology in Anhui University,Hefei 230039,China,2.Ministry of Edu.Key Lab.of Intelligent Computing & Signal Processing,Anhui Univ.,China)
Abstract:In order to solve the conflict between algorithm convergence and the best local answer effectively,puts forward an improved genetic algorithm with a modified selection operator and a modified crossover operator.It can increase the probability of the best answer and well avoid approaching the best local solution by using the modified selection operator,it also increased the probability of finding the best answer,and using the modified crossover operator can speed up the convergence rate,thus shortening the t...
Keywords:genetic algorithm  selection operator  crossover operator  fitness  similarity degree  
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