基于减聚类的混合遗传算法

摘要：

遗传算法常作为全局优化工具用来解决连续和离散问题,但简单遗传算法容易出现收敛速度慢,早熟和解不稳定等情况.因此,本文提出了基于减聚类思想的混合遗传算法(HGAS),该算法运用精英保留、均匀交叉、高斯变异和减聚类算子,并引入了动态随机搜索方法”1”,使得全局和局部搜索能力都得到加强.仿真结果表明,改进的混合遗传算法能有效避免早熟现象,在较短时间内达到或逼近全局最优点.

关键词： genetic algorithms subtractive clustering dynamic random search

作者: 何大阔 凌君 顾大为 王福利

作者单位: 东北大学自动化研究所,沈阳,110004

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届中国智能计算大会

会议地点: 济南

会议语种:中文

页码: 382-385

在线出版日期: 2009-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）