遗传算法中的加速进化技术
自20世纪80年代以来,遗传算法在工程优化领域获得了广泛的应用.遗传算法对数学模型要求不高,具有一定的隐性并行性,能同时在搜索空间进行大范围搜索,因而不易陷入局部最优解.然而,在实际应用中发现,仅有交叉算子和变异算子的传统遗传算法,局部搜索能力不强,容易出现种群早熟,进化结束时往往收敛到最优点附近而达不到全局最优点.为此借鉴了传统优化方法中的搜索技术,开发了几种算子用以强化遗传算法的局部搜索能力.算例表明,这几种算子能提高遗传算法的搜索性能,不论是搜索效率还是解的质量均有所提高.
遗传算法 梯度算子 正交搜索算子
吴镇 孙国正
武汉理工大学,物流技术与设备研究所,湖北,武汉,430063
国内会议
长沙
中文
91-94
2001-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）