一种改进的自适应遗传算法

为了提高遗传算法的搜索效率,引进了父子竞争机制,采取一多点交叉操作技术,提出了一种改进的自适应遗传算法,并通过一个多元多峰数学函数对最佳个体保留遗传算法(Elitist-ReservedGA,EGA)、自适应遗传算法(AdaptiveGA,AGA)以及文中提出的改进算法(Multi-pointCrossoverAdaptiveGA,MAGA)进行比较评估,验证了该方法的合理性和可靠性。

基于遗传算法的多信道无线网络信道分配方案

在传统单信道无线网络中,多节点同时传输时彼此间的干扰会使吞吐量降低。为解决该问题,提出一种改进的自适应遗传算法用于信道分配。在进化过程的前期执行固定参数的遗传操作,后期执行自适应遗传操作,采用新的交叉方式,即将染色体按适应值大小分成2组,从各个组中随机选取染色体进行交叉运算,使得整个染色体种群的适应值向最优解逼近,并在生成子代时使用父子竞争机制。仿真结果表明,该算法能有效避免标准遗传算法容易早熟和局部收敛的缺点,收敛速度快且容易逼近最优解,并能降低网络冲突。