一种克服遗传算法早熟的参数调整及并行方法  

Adjustment of Parameters and Parallel Reality of A Genetic Algorithm Based on Avoiding Premature Convergence

作　　者：许明辉[1] 高成修[1] 于刚[1] 

机构地区：[1]武汉大学数学科学学院,湖北武汉430072

出　　处：《武汉大学学报（自然科学版）》2001年第1期33-36,共4页Journal of Wuhan University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金!资助项目 (7992 80 0 1 ;79870 0 91 )

摘　　要：遗传算法是一种自适应全局优化概率算法 ,容易产生早熟 (过早收敛 )现象 ,影响了问题的求解 .本文试图借助于多种群进化和种群间个体移植的概念 ,通过自适应控制参数的调整 ,利用移植并行的方法求出问题的最优解 (或近似最优解 )以便避免早熟 ,从而提高算法的搜索范围和效率 .Genetic algorithms is a kind of adaptive global optimization statistical algorithm, it is tend to emerge premature convergence, which affects the solving of problems. In this paper, we attempt to avail of adjustment of adaptive parameters and the conception of multiple groups and transplant in different groups to avoid premature convergence efficiently.

关 键 词：遗传算法 早熟 并行实现 自适应 移植并行 参数调整 多种群进货 种群间移植 

分 类 号：O242.23[理学—计算数学]