遗传算法对解空间搜索比例的递减性评估  

An Evaluation on Degression of Searching Proportion of Genetic Algorithm

作　　者：章舜仲[1] 

机构地区：[1]南京理工大学计算机系

出　　处：《微型电脑应用》2002年第9期24-27,2,共4页Microcomputer Applications

摘　　要：遗传算法在搜索最优解方面具有很高的效率 ,根据模式定理 ,我们推断 ,在保证基本精度的前提下 ,我们只要搜索解空间的很小一部分就能够搜索到最优解或次优解 ,并且随着解空间的扩大 ,对解空间的搜索比例呈显著下降趋势。本文利用旅行商问题对这一推论加以验证 ,其验证方法对于用遗传算法求解的其它问题也值得借鉴。Genetic Algorithm is highly efficient for searching the best solution.Based on Schema Theorem,this paper deduces that it is only necessary to search a small proportion of the solution space for finding the best solution or one next to the best solution on the premise of fundamental precision.As the solution space grows,the searching proportion decresese remarkably.This paper verifies this corollary with the Traveling Salesman Problem.The verification method can also be applied to other problems.

关 键 词：遗传算法 解空间 搜索比例 递减性评估 最优化问题 

分 类 号：O224[理学—运筹学与控制论] O242.23[理学—数学]