位重要性进化算法  

Bit Importance Evolutionary Algorithm

作　　者：洪毅[1] 任庆生[1] 曾进[2] 

机构地区：[1]上海交通大学计算机科学与工程系,上海200030 [2]上海交通大学数学系,上海200030

出　　处：《计算机学报》2006年第6期992-997,共6页Chinese Journal of Computers

基　　金：国家自然科学基金(60271033)资助

摘　　要：研究了遗传算法中的位重要性和位收敛顺序性,给出了重要位、模式、参数区间和目标函数四者之间的关系,提出了一种新的进化算法———位重要性进化算法(Bit Importance Evolutionary Algorithm,BIEA).BIEA通过检测组成个体各位的重要性,对于重要位,加快其收敛;对于非重要位,保持其多样性.数据实验表明:BIEA在收敛速度上要优于遗传算法,同时BIEA也可以有效地解决一类遗传算法很难解决的强欺骗性问题.The bit importance and convergent order of bit in genetic algorithms （GA） are studied. Relationships among important bits, schema, parameter range and target function are presented,and then a novel evolutionary algorithm, called Bit Importance Evolutionary Algorithm （BIEA） is proposed. BIEA detects the important bits in a chromosome at first, and then speeds up the convergence of important bits, while maintaining the diversity of unimportant bits. Numerical experiments show that compared with GA, BIEA has a better convergent velocity and can solve some hard deceptive problems which can＇t be solved effectively by GA.

关 键 词：遗传算法 概率分布估计算法 位重要性 模式 位重要性进化算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]