摘要
在对遗传算法交叉、变异后结果的处理方法进行改进并在将进化过程分段的基础上,提出1种新的混沌遗传算法。该算法利用混沌运动的遍历性择优产生初始群体,对每一轮遗传操作所得到的部分当前最优个体进行变尺度混沌搜索。仿真结果表明,该算法具有较高的优化效率,并能求得全局最优解。
Based on the improvement of the Genetic Algorithm and Chaos Optimization method, a new chaos genetic algorithm （CGA） is developed. The population is initialized using the ergodicity of chaos. Mutative scale chaos optimization approach is applied to part of the children generation. Simulation results of typical complex function optimization show that the CGA can surely obtain the global optimum solution and is of higher optimization efficiency.
出处
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期555-558,共4页
Periodical of Ocean University of China
基金
国家高新技术研究发展计划项目(2001AA630501)资助
关键词
遗传算法
混沌优化
变尺度
genetic algorithm
chaos optimization
mutative scale
