摘要
针对基本遗传算法效率低和易早熟的缺陷,提出了一种改进操作算子的遗传算法。该算法在种群初始化、选择、交叉、变异等基本算子的基础上加以改进,使算法具有更好的适应性。对3组不同函数的测试表明,改进算法较传统的遗传算法具有在种群很小的情况下收敛速度快稳定性高的优点,同时能有效地避免早熟现象。
To overcome low performance and premature convergence of simple Genetic Algorithm(GA), an improved operator genetic algorithm is proposed. It improves the operators such as initialization, selection, crossover and mutation, which make the algorithm more adaptive. The 3 groups of experiments show that improved algorithm has a quick speed convergence and more stable than simple GA,and also can efficiently avoid premature convergence.
出处
《现代电子技术》
2009年第2期139-141,共3页
Modern Electronics Technique
基金
国家重点基础研究发展规划(973)资助项目(2002CB312203)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070533131)
关键词
遗传算法
变异
收敛速度
种群数
genetic algorithm
mutation
convergence speed
population size