双空间搜索进化的遗传算法  

New Evolutionary Genetic Algorithm by Searching in Double Spaces

作　　者：吴小红[1] 

机构地区：[1]湖州师范学院信息工程学院,浙江湖州313000

出　　处：《湖州师范学院学报》2003年第3期90-92,共3页Journal of Huzhou University

摘　　要：传统的遗传算法由于采用固定长度的编码 ,使提高进化速度与收敛精度之间存在矛盾 .据此提出了一种双空间搜索的方法 ,即在进化过程中生成动态的子空间 ,并同时在全局解空间与生成的动态子空间中搜索最优解 ,解决了二进制编码的串长与速度、精度之间的矛盾 ,对大范围解空间的寻优不仅提高了求解的速度 ,也提高了解的精度 .This paper, first analyzes the contradiction between the convergence speed and convergence precision of canonical genetic algorithms which is caused by the fixed size of the code and then according to the contradiction, proposes an improved genetic algorithm, which can improve the convergence efficiency by searching in double spaces and points out during genetic evolution, one named dynamic subspace is produced, and the other is public space.

关 键 词：遗传算法 编码 动态子空间 搜索 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]