智能化遗传算法

摘要：

针对遗传算法的收敛速度慢、收敛早熟和概率稳定性差等问题提出一种智能化遗传算法(IGA).首先,建立描述种群进化的统计特征量,为IGA的算法策略提供决策依据.其次,建立种群的自学习算法、种群的自组织算法与遗传算子操作概率的自适应算法,并将这些算法嵌入最优保存简单遗传算法(OMSGA),从而构成IGA.最后,从理论上对算法收敛性及效率进行了分析.通过遗传算法标准测试函数的仿真结果证明了算法的实用性和有效性.

关键词：智能化遗传算法、统计特征量、种群多样性、算法收敛性、算法效率

所属期刊栏目：13

分类号：O23(控制论、信息论（数学理论）)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2000AA744020;国防预研基金98J2.5.3

在线出版日期：2003-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：43-48