遗传算法的爬山法改进

针对遗传算法在处理多峰优化问题时容易发生早熟现象的问题,采用了动态调整交叉概率值和变异概率值的方法,引入爬山法在迭代过程中进行局部寻优,仿真实验对比分析了标准遗传算法和改进遗传算法的性能.研究结果表明:改进后遗传算法的收敛速度较快,得到结果误差值比较小.研究结论证明在相应的进化阶段采用合理的概率值,利用爬山法对遗传算法局部寻优,可以避免早熟现象,提高遗传算法收敛速度和精度.