摘要
为了解决遗传算法(GA)存在的早熟收敛、收敛速度慢等不足,从编码方式及遗传算子操作等几个方面对其作了改进,提出了一种基于实数编码的自适应遗传算法(RAGA).基于典型复杂函数的优化仿真结果表明,该算法的全局收敛速度和命中全局最优值的几率相对标准遗传算法(SGA)有较大提高.
To solve the problem of the premature convergence and the slow convergence of Genetic Algorithms, an adaptive Genetic Algorithms based on real coded (RAGA) was proposed to improve the coding modes, genetic operators, etc. Optimization simulation results based on typical complex functions show that the optimal convergence rate and global hitting probability of the proposed algorithm are much better than those of simple Genetic algorithms.
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期144-149,共6页
Journal of Beijing University of Technology
基金
教育部科学技术研究重点项目(203002)
北京市教育委员会科技发展计划面上项目(KM200510005026)
北京市新世纪百千万人才工程(00029)
中国科学院复杂系统与智能科学重点实验室开放课题(20040103)
关键词
遗传算法
实数编码
自适应
优化
genetic algorithms
real coded
self-adaptation
optimization