基于复杂适应度函数的因素遗传算法

针对遗传算法在处理复杂适应度函数时运行时间过长的问题,文章利用因素空间理论,结合多种群遗传算法(MPGA),并以改进的算法时间复杂度为依据,对多种群遗传算法的每一代选择后加入因素空间的机理进行系统评价.这样可以加快收敛的效果,实现了算法的总体最优,减少对复制适应度函数的计算次数,且避免算法收敛到局部最优的问题.研究结果表明:针对改进算法的复杂适应度函数的时间复杂度,文章所提出的基于复杂适应度函数的因素遗传算法无论在时间效率上还是进化到达最优的遗传代数上均优于多种群遗传算法.