一種遺傳算法選擇算子的設(shè)計策略.pdf

1、遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)是一種模擬生物進(jìn)化的智能算法，具有全局優(yōu)化性，廣泛的適應(yīng)性和顯著的隱并行性等特點。遺傳算法通過適當(dāng)?shù)木幋a方式把實際問題轉(zhuǎn)化成生物種群的進(jìn)化問題，經(jīng)過多代的選擇、交叉和變異操作得到可接受的問題的解；由于遺傳算法只對解本身作操作，從而減弱了對研究人員的背景知識的要求，且避免了復(fù)雜的求導(dǎo)操作等，使得遺傳算法在實際中得到了廣泛的應(yīng)用。 簡單遺傳算法(Simple Genetic Alg

2、orithm，SGA)作為一種啟發(fā)式搜索算法，尋優(yōu)理論還不完善，因此，在應(yīng)用中常出現(xiàn)收斂過慢，局部搜索精度不夠和早熟收斂現(xiàn)象等問題，而現(xiàn)有的一些改進(jìn)措施并不能完全解決這些問題。由于簡單遺傳算法和現(xiàn)有的一些改進(jìn)算法存在缺陷，論文提出了對遺傳算法選擇算子的改進(jìn)方法，即把相似個體分在同一組中，以組為單位進(jìn)行選擇，并通過該組個體的特點進(jìn)行高斯搜索生成新的群體。這樣使得算法在搜索過程中不僅可以很好的保持個體的多樣性，并且可以提高解的精確度。通過對