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一种提高全局收敛效率的混合进化算法研究

Research on Hybrid Evolutionary Algorithms for Improving Global Convergence
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摘要 由于传统遗传算法通过自身的改进很难解决易陷入局部收敛和全局最优解产生效率低等问题,通过对传统遗传算法几大难题的详细分析,最终结合混沌算法设计出一种混合进化算法。该算法能够有效地提高全局收敛效率、改善算法早熟等问题,并且具有很好的稳定性和收敛性,文中对此进行了详细论述分析。 A new hybrid evolutionary algorithms has been proposed firstly in this paper, which successfully combines chaos algorithms with simple genetic algorithms(SGA)after researching several problem of SGA that is easily local convergence and hardly evolved into the best global solution.This algorithm has enhanced the capability of global convergence and improved the problem of converging early on. What's more, it has nice stability and convergence what discussed in detail at the last part of this paper.
出处 《软件导刊》 2009年第12期46-48,共3页 Software Guide
关键词 遗传算法 混沌算法 二八定律 变空间划分 Genetic Algorithms Chaos Algorithms Pareto Principle Variational Divide Space
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