检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:赵小冰[1] 王兆霞[1] 白明[1] 李宁宁[1] 汪凯[1]
机构地区:[1]天津理工大学电子信息工程学院,天津300384
出 处:《天津理工大学学报》2010年第4期43-47,共5页Journal of Tianjin University of Technology
摘 要:针对普通遗传算法(CGA)易陷入早熟,局部搜索能力较差,全局优化速度缓慢等问题,提出了一种改进的遗传算法(IM_GA),该算法融合了由进化代数或适应度分布调节变异交叉率的思想,从这两个方面共同改进了变异交叉率,仿真结果证明了该改进遗传算法的优越性.与普通标准遗传算法比较,该算法不仅收敛性较好,且能迅速找到全局最优解.Common genetic algorithm(CGA) may have a tendency to converge towards local optima,and have the characteristics of poor local searching ability and slow global convergence.In order to solve these problems,this paper proposes an improved genetic algorithm(IM_GA).This IM_GA combines the idea that evolutionary times and fitness distribution adjust the crossover probability and mutation probability.The simulation results demonstrate that the IM_GA is superior to CGA.Compared to CGA,IM_GA not only have better searching abilities,but can also converge to global optima quickly.
关 键 词:改进遗传算法 二进制编码 适应度函数 交叉率 变异率
分 类 号:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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