摘要
针对简单遗传算法存在的问题,基于提高遗传算法搜索效率和收敛性,提出了一种基于异构多个种群的改进的遗传算法IMGA。该算法首先利用多个异构子种群并行进化的结果初步确定较好解,进化到一定时间后,把得到的优质解按照新的变异算子进一步寻找最优解。仿真结果验证了算法的良好性能。
An improved genetic algorithm based on isomerous multi-population (IMGA) is proposed to alleviate the drawbacks of simple genetic algorithm and improve the search efficiency and convergence . Firstly, IMGA finds some candidate solutions by employing multiple heterogeneous populations, when attain the evolution time and then searches the optimal solution using a new mutation operator. The simulation results show the excellent performance of the IMGA.
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2004年第6期71-73,共3页
Microelectronics & Computer
基金
国家自然科学基金项目(60203011)
关键词
简单遗传算法
交叉算子
变异算子
函数优化
Simple Genetic Algorithm, Grossover Operator, Mutation Operator, Function Optimization
