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一种基于有性繁殖的遗传算法
DOI: 10.11834/jig.200305174
Keywords: 计算机算法理论(520？1040) ,遗传算法 ,二倍体编码 ,有性繁殖 ,早熟收敛
Abstract:
为了更有效地抑制标准遗传算法(SGA)中的早熟收敛现象和提高收敛速度，提出了一种基于有性繁殖的遗传算法.该算法借鉴了自然界最常见的有性繁殖现象，首先将每个个体编码为配对的双染色体码串，并增加性别染色体编码，以建立遗传个体的性别特征;然后，通过建立有性遗传进化算子来对不同性别的个体赋予不同的进化控制参数，以使得雄性个体具有较强的全局探索能力，而使雌性个体具有较强的局部快速寻优能力，最后通过建立对应的有性遗传交叉、变异算子，使得这种基于有性繁殖的遗传算法具有更强的全局寻优能力和快速收敛能力.用该算法对一系列典型函数和其他优化问题进行了优化计算试验，结果证明，该算法不易陷入早熟收敛，且全局搜索能力和局部搜索能力平衡较好，收敛速度快，同时也验证了这种基于有性繁殖的遗传算法的有效性和优良性能.
References
[1] ［1］Mcdonnell J R. Evolving recurrent pereeptrons for time～series modeling[J]. IEEE Transactions On Neural Networks, 1994,5(1) :24～38. [2] ［3］Fogel B D. An introduction to simulated evolutionary optimization[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 1994,5(1):4～14. [3] ［5］任庆生,曾进.自交叉算子[J].控制理论与应用,2001,18(4):526～528. [4] ［7］吴志远,邵惠鹤,吴新余.遗传退火进化方法[J].上海交通大学学报,1997,31(2):69～71. [5] ［9］周春光,周国芹.一种克服遗传算法收敛于局部极小的方法[J].小型微型计算机系统,1997,18(3):46～49. [6] ［11］Joanna Lis, A E Eiben. A Multi-sexual genetic algorithm for multiobjective optimzation [ J ]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1997,1 (2): 59～64. [7] ［13］周明,孙树栋.遗传算法原理及应用[M].北京:国防工业出版社,2000. [8] ［15］张莉芬,黎明,周琳霞.二进制与浮点数混合编码遗传算法[J].南昌航空工业学院学报(自然科学版),2001,15(2):27～30. [9] ［2］Nicol N Schraudolph, Richard K B. Dynamic parameter Encoding for Genetic Algorithms[J]. Machine Learning, 1992,6(1):1～8. [10] ［4］章珂,刘贵忠.交叉位置非等概率选取的遗传算法[J].信息与控制,1997,26(1):53～60. [11] ［6］李大卫,王梦光.一种改进的混合遗传算法[J].信息与控制,1997,26(6):451～454. [12] ［8］王宏刚,曾建潮.基于Metropolis判别准则的遗传算法[J].控制与决策,1998,13(2):181～184. [13] 郝翔,李人厚.使用于复杂函数优化的多群体遗传算法[J].控制与决策,1998,13(3):263-266. [14] ［12］Kuo T, Hwang S Y. A genetic algorithm with disruptive selection [J]. IEEE Transactions on System Man, and Cybernetics, 1996, 26(2) :299～306. [15] ［14］陈国良,王煦法,庄镇泉,王东生.遗传算法及其应用[M].北京:人民邮电出版社,1999.
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