基于自适应杂交、变异率的演化算法  

The evolutionary algorithms of self-adaptive crossover and muta tion

作　　者：高汉平[1] 康立山[2] 杨族桥[1] 肖小红[1] 

机构地区：[1]黄冈师范学院计算机系,湖北黄州438000 [2]武汉大学软件工程国家重点实验室,湖北武汉430072

出　　处：《黄冈师范学院学报》2003年第3期57-59,74,共4页Journal of Huanggang Normal University

基　　金：国家自然科学基金 ( 60 0 73 0 43;70 6710 42);湖北省教育厅科研计划重点项目基金 ( 2 0 0 2 A0 40 0 6)资助

摘　　要：在遗传算法过程中存在着对杂交、变异率的选取不当 ,增加了迭代的次数 ,甚至直接导致算法陷入局部最优解 .本文提出一种自适应杂交、变异率的方法 ,并使用多父体杂交和非均匀变异的改进策略 .实际计算表明 ,该算法性能稳定、搜索效率高 ,能有效地避免算法的“早熟”现象 。In order to avoid increase of interation count and local opti mi zation solution resulted from the improper selection of crossovers and mutations during the evolution, we propose a new method with self-adaptive crossovers an d mutations which employs an improved strategy of the multi-parent crossovers a nd the non-uniform mutations. Experimental results show that the method not onl y avoids prematurity but quickly finds optimal solution with stable performance and high search efficiency.

关 键 词：自适应杂交 遗传算法 变异率 数值试验 全局最优解 

分 类 号：O242.23[理学—计算数学] TP301.6[理学—数学]