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1、第23卷第3期黄 冈 师 范 学 院 学 报Vol.23No.32003年6月JournalofHuanggangNormalUniversityJun.2003基于自适应杂交、变异率的演化算法1211高汉平,康立山,杨族桥,肖小红(1.黄冈师范学院计算机系,湖北黄州438000;2.武汉大学软件工程国家重点实验室,湖北武汉430072)摘要:在遗传算法过程中存在着对杂交、变异率的选取不当,增加了迭代的次数,甚至直接导致算法陷入局部最优解.本文提出一种自适应杂交、变异率的方法,并使用多父体杂交和非均匀变异的改进策略.实际计算表明,该算法性能稳定、搜索效率高,能有效地避免
2、算法的“早熟”现象,且快速找到全局最优解.关键字:遗传算法;早熟;自适应中图分类号:TP301.6 文献标识码:A 文章编号:100328078(2003)0320057203Theevolutionaryalgorithmsofself-adaptivecrossoverandmutation1211GAOHan-ping,KANGLi-shan,YANGZu-qiao,XIAOXiao-hong(1.DepartmentofComputer,HuanggangNormalUniversity,Huangzhou,438000,Hubei,China;2.St
3、ateKeylaboratoryofsoftwareEngineering,WuhanUniversity,Wuhan430072,China)Abstract:Inordertoavoidincreaseofinterationcountandlocaloptimizationsolutionresultedfromtheimproperselectionofcrossoversandmutationsduringtheevolution,weproposeanewmethodwithself2adaptivecrossoversandmutationswhichem
4、ploysanimprovedstrategyofthemulti2parentcrossoversandthenon2uniformmutations.Experimentalresultsshowthatthemethodnotonlyavoidsprematuritybutquicklyfindsoptimalsolutionwithstableperformanceandhighsearchefficiency.Kerwords:geneticalgorithm;premature;self2adaption1962年Holland教授首次提出了GA算法用从单个
5、体搜索寻找最优解.的思想,从而吸引了大批的研究者,迅速推广到优(3)GA利用适应值信息,无需导数或其他辅化、搜索、机器学习等方面,并奠定了坚实的理论助信息,即使在所定义函数不连续、多峰或不可微[1,2,3]基础.遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是的情况下,也能以很大的概率求得全局最优解.模拟自然中的进化过程或演变过程的算法模型,(4)GA利用概率转移规则,而非确定性规它把适者生存与结构化、随机化的信息交换结合则.在一起,通过自然选择、杂交、变异等作用机制,实遗传算法由于不受搜索空间限制假设的约现各个个体的适应性的提高,从而形成一种搜索束,不必要求诸如连
6、续性、导数存在和单峰的假算法.它与传统搜索算法(如象基于微分的、枚举设,并且由于其固有的并行性,在最优化设计、机[4]的、随机的等)相比,遗传算法具有以下特点:器学习和并行处理等方面得到广泛应用.但是,(1)GA直接使用问题参数的适当编码,而不仍有许多问题需要改进,如遗传算法中通常对杂是参数本身.交率Pc和变异率Pm在初始化时就事先给定,许(2)GA采用群体搜索寻找最优解,而不是使多研究表明,交叉、变异率对解的全局收敛性影响收稿日期:2003201216.作者简介:高汉平,男,湖北黄州人,副教授,主要从事计算机软件与理论研究.基金项目:国家自然科学基金(60073043
7、,70671042);湖北省教育厅科研计划重点项目基金(2002A04006)资助.©1995-2005TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allrightsreserved.·58·黄 冈 师 范 学 院 学 报第23卷m很大.小杂交、变异率有时不能保证收敛于全局最作为搜索子空间,其中ai满足条件6ai=1,优解而陷入局部最优解.大杂交、变异率会增加迭i=1代次数,有时变异率常常需人为调整,使算法的客-0.5≤ai≤1.5.观性降低,难以达到真实的最优解,造成成熟前收新算法的求解步骤如下.敛的现象——“
