摘要
采用引入了收敛因子和进程因子的自适应遗传算法求解运动员最佳配对问题,并在保持群体多样性和全局收敛性的情况下与回溯法进行对比.结果表明,自适应遗传算法能有效提高收敛速度,对较大规模的配对问题也能快速求解.
An adaptive genetic algorithm with convergence factor and process factor is used to optimize athlete pairing,which effectively improves the convergence speed of the algorithm while maintain the diversity of the population and global convergence.Experimental results show that this method can improve the solving speed and solve the larger scale problem quickly.
作者
段明秀
李钰
赖鹏飞
廖嘉琪
DUAN Mingxiu;LI Yu;LAI Pengfei;LIAO Jiaqi(College of Information Science and Engineering,Jishou University,Jishou 416000,Hunan China)
出处
《吉首大学学报(自然科学版)》
CAS
2019年第2期31-33,共3页
Journal of Jishou University(Natural Sciences Edition)
基金
湖南省教育厅科学研究项目(13C754)
吉首大学校级科研项目资助(JDCX2018014)
吉首大学大学生研究性学习和创新性实验计划项目(XXXY2015002)
关键词
遗传算法
运动员最佳配对
自适应参数
genetic algorithm
optimum athlete pairing
adaptive parameter