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机构地区:[1]福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350108
出 处:《福州大学学报(自然科学版)》2009年第6期808-811,817,共5页Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition)
摘 要:为有效地解决遗传算法收敛性和多样性的矛盾,在分析算子结构的基础上,提出了一种新型的遗传算法.该算法的核心在于,一方面通过父子竞争保留优秀个体和改进型交叉算子保证收敛性,另一方面对参与交叉的基因段进行基于海明距离相似度检测提高交叉操作的有效性;最后,采用基于基因位多样度的自识别高变异率算子来改善种群的多样性.实验证明,改进的算子显著地提高了收敛速度和搜索全局最优解的能力.In order to solve the conflict between algorithm convergence and diversity, after analyzing the structure of operator, this paper puts forward an improved genetic algorithm. This algorithm' s core lies on retaining the outstanding individual through parents, offsprings competition and improved crossover operator to guarantee convergence. On the other hand, carrying on the similarity examination to the crossover gene section based on the Haming distance to enhance validity. Finally, using the self- identify high mutation operator based on gene position diverse to improve the population diversity. The experimental results show that the improved operator improves the ability of searching an optimum solution and increases the convergent speed.
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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