遗传算法的收敛性研究  

ON THE CONVERGENCE OF GENETIC ALGORITHMS

作　　者：王丽薇[1] 洪勇[1] 洪家荣[1] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学计算机科学与工程系

出　　处：《计算机学报》1996年第10期794-797,共4页Chinese Journal of Computers

摘　　要：本文讨论了遗传算法的收敛性问题，提出了一个收敛的充分条件，证明了对任何问题，只要其问题空间编码和遗传操作的组合满足这个条件，就可以用遗传算法求解，由此得到了ＧＡ－难题的新定义，解释了现有模式理论所不能解释的最小欺骗问题，并讨论了它的可操作性．This paper discusses the convergence property of genetic algorithms,presents a sufficient condition for convergence, and proves that for a given problem, if only the combination of its solution space code and genetic operator satisfy this condition, it can be solved by genetic algorithms. It also obtains a new definition of GA-hard,explains the minimal deceptive problem which is a counter example of schema theory, and discusses its practicality.

关 键 词：遗传算法 模式理论 收敛性 机器学习 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]