一种基于混沌迁移的伪并行遗传算法及其应用

为了解决遗传算法寻优过程中的早熟收敛问题,本文提出了一种基于混沌迁移策略的伪并行遗传算法,该算法针对实时性要求不高的优化问题采用串行的算法结构实现分解型并行遗传算法的“独立进化、信息交换”思想.在并行进化的个体异步迁移过程中,引入了混沌迁移序列引导个体迁移过程,利用其遍历性和随机性,保证了子种群之间能够进行充分高效的信息交换.仿真研究和在库存优化方面的应用研究表明,这种算法具有很强的全局搜索能力,寻优效率高,有效克服了标准遗传算法的早熟收敛问题.