引入进化梯度的改进小生境遗传算法

？针对基本遗传算法易于早熟及局部寻优能力较差等不足，提出了一种引入进化梯度的改进小生境混合遗传算法(gnga)。利用进化梯度信息调整个体向更优解进化，并根据进化代数自适应调整实数编码个体的交叉量和变异量，增强了局部寻优能力和解的精度。基于排挤的小生境算法的引入，保持了种群的个体多样性以克服早熟。在shubert函数上的仿真结果表明，与小生境遗传算法相比该算法能有效提高解的精度及收敛速度，找到更多最优解。