一种改进的实数自适应遗传算法  

An Improved Real-value Adaptive Genetic Algorithm

作　　者：潘伟[1] 刁华宗 井元伟[2] 

机构地区：[1]沈阳炮兵学院电子侦察系,沈阳110162 [2]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004

出　　处：《控制与决策》2006年第7期792-795,800,共5页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金项目(69974007);教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20020145007)

摘　　要：研究了基于实数编码的遗传算法的改进问题.针对实数编码在搜索后期存在搜索效率低、易早熟收敛等现象,讨论了遗传算法的参数调节问题.提出一种自适应交叉概率和变异概率,既考虑了进化代数对算法的影响,又考虑到每代不同个体适应度的作用,给出一种改进的实数自适应遗传算法.最后利用3个测试函数对算法进行验证,在函数的最终值、平均运行代数、收敛概率几方面都取得了较好的结果.The improvement problem of genetic algorithm is studied based on real coding. To the shortcomings that ： the search is inefficient and it is easy to premature convergence, the parameter adjusting problem of genetic algorithm is discussed. The adaptive crossover probability and adaptive mutation probability are proposed, considering the influence of every generation to algorithm and the effect of different individual fitness in every generation. Three testing functions are used to validate the algorithm. The results thaw that the ultimate value, the average algebraic sum and the convergence probability all obtain the preferable values.

关 键 词：自适应遗传算法 实数编码 交叉概率 变异概率 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]