摘要
在比较、分析、综合现有的一些改进方法的基础上 ,对简单遗传算法提出了一系列的改进措施 ,形成了一种高效综合的遗传算法 .该法在引入经验的同时对搜索空间均匀产生初始种群 ,能对适应度值进行自适应求取 ,采用复合的方法进行交叉操作 ,能对变异率和交叉率进行动态自适应调整 ,并可对搜索区间进行自适应收缩 .最后通过两个算例验证了该算法的有效性 .
On the basis of comparing,analyzing and synthesizing some available modifications,this paper presents a series of modifications to SGA,and forms a highly effective synthetic GA.The presented GA generates initial population in the searching set evenly when taking experience into account,can calculate fitness values of individuals adaptively,executes crossover operation using composite methods,can adapt rates of mutation and crossover dynamically and dwindles searching space adaptively.Finally,the validity of the presented GA is testified by two examples.
出处
《南昌大学学报（工科版）》
CAS
2002年第1期1-4,67,共5页
Journal of Nanchang University(Engineering & Technology)
基金
教育部高等学校骨干教师资助计划项目 (Z0 172 5 )
江西省主要学科跨世纪学术和技术带头人培养计划项目
