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1、第25卷第2期计算机仿真2008年2月文章编号:1006-9348(2008)02-0206-03基于种群多样性评价的自适应遗传算法路景,周春艳(中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083)摘要:遗传算法是解决优化问题的一种重要而有效的方法,在很多领域中得到了广泛的应用。在实际应用过程中,过早收敛是遗传算法经常遇到的问题之一,其主要原因是进化过程中个别优秀个体的迅速繁殖导致种群多样性的过早丧失。针对这一问题,提出了一种基于改进种群熵的多样性评价方法,并根据种群多样性评价及个体的适应度,从宏观和微观两方面对个体操作概率进行动态调整。仿真实验表明改进算法具有良
2、好的全局搜索能力,一定程度上避免了过早收敛。关键词:遗传算法;种群熵;种群多样性;自适应中图分类号:TP18文献标识码:AAnAdaptiveGeneticAlgorithmBasedonMeasurementofPopulationDiversityLUJing,ZHOUChun-yan(Dept.ofInformationScience&Engineering,CSU,ChangshaHunan410083,China)ABSTRACT:Geneticalgorithmisanimportantandeffectivewaytosolveoptimizationproblem
3、sandhasbeenusedinmanyfields.Prematureisoneoftheproblemsthatoftenoccurwhenusinggeneticalrigothminpractice.Themajorreasonisthatsomeindividuals,whosefitnessesarehigher,increasetoofastthusresultinginthelossofpopulationsdiversitytooearly.Thispaperintroducesanimprovedmeasurementofpopulationdiversity
4、basedonentropy,andanimprovedadaptivegeneticalgorithmispresented.Thenumericalsimulationsshowthattheimprovedalgorithmismoreeffectiveforrealizingtheglobalopitimizationandcanavoidprematureeffectively.KEYWORDS:Geneticalgorithm;Entropyofpopulation;Populationdiversity;Adaptive本文根据种群多样性与遗传操作之间的关系,提出了一1
5、引言种基于种群多样性评价的自适应遗传算法,通过种群多样性遗传算法(geneticalgorithms,简称GA)是一种借鉴生物变化控制当前种群交叉率、变异率的范围,并对不同个体的界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应操作概率在当前范围内进行微调。经实验证明,该方法在保搜索算法,GA提供了一种求解复杂优化问题的通用框架,不持种群多样性,提高问题求解的精度等方面有较好的效果。依赖于问题的具体领域知识,具有很强的鲁棒性。遗传算法的参数中交叉概率和变异概率的选择时影响2种群多样性评价[1]遗传算法行为和性能的关键所在。标准遗传算法采用固遗传算法通过对大量个体实施遗传操作推动
6、种群的进定的交叉、变异概率,对于不同的优化问题,很难找到适应于化,种群的规模越大,包含的不同个体越多,搜索到更优个体每个问题的最佳值,并且在对复杂函数进行寻优时,无法根的几率就越大。而通常情况下,种群规模是一定的,种群多据种群的当前状态对进化过程进行动态调整,往往导致种群样性越大,种群就越有可能产生出更优子代,而种群多样性多样性过早流失,算法陷入局部最优解,引起过早收敛。针减小,种群个体间不断趋于一致,过早收敛现象就越容易发对这一问题,国内外不少研究人员致力于标准遗传算法的改生[2]。因此,保持种群多样性成为遗传算法有效运行的重要进,提出了多种交叉、概率可变的改进遗传算法,如Srin
7、vivas方法之一,正确评价种群的多样性程度对遗传算法性能的改等提出的一种自适应遗传算法(AdaptiveGA,简称AGA)。进起着非常重要的作用。种群熵是种群的多样性定量评价的指标之一。其具体收稿日期:2006-11-19修回日期:2007-01-26[3]定义如下:!206!定义1:假设P(t)为第t代种群,种群规模为N,根据个叉概率,减小变异概率,保证个体间进行充分的模式重组,促体的不同类型可将种群划分为m个部分:P1(t)、进有效模式在个体中的传
