快速遗传算法研究  

Research of Fast Genetic Algorithm

作　　者：吴斌[1,2] 吴坚 涂序彦[1,2] 

机构地区：[1]西南工学院信息与控制工程系 [2]北京科技大学信息工程学院

出　　处：《电子科技大学学报》1999年第1期49-53,共5页Journal of University of Electronic Science and Technology of China

基　　金：四川省应用基础研究基金

摘　　要：提出了一种称为广义自适应遗传算法的快速遗传算法，它首先产生均匀分布的初始种群，其次根据种群模式的状况决定是否引入“高品质”移民，最后自适应地进行交换和变异运算。其搜索性和全局收敛性比现有的许多遣传算法都有明显的改善，并通过仿真说明了该改进遣传算法的有效性。A fast genetic algorithm-GSAGA(generalized self-adaptive genetic algorithm) is presentedin this paper First,evenly distributed initial population is generated. Then, high quality immigrants areintroduced according to the condition ofthe population schema. Finally, crossover and mutation are operated onself-adaptively in GSAGA, the searching performance and global convergence are greatly improved comparedwith many existing genetic algorithms. Through emulation, the validity of this modified genetic algorithm isproved..

关 键 词：广义自适应 遗传算法 初始种群 移民 适应度函数 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构] O242.23[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]