二层线性规划的自适应遗传算法

提出了一种自适应遗传算法来求解二层线性规划问题.该方法克服了难以确定合适的交叉概率和变异概率的困难.另外,在该方法中还采用了其它一些技巧不仅解决了在采用遗传算法经常出现的有些个体不可行的问题,而且还改进了算法的效率.

改进遗传算法及其在影像匹配中的应用

本文针对传统遗传算法的不稳定收敛问题和快速影像匹配本身的需要，提出了一种新的自适应算子概率遗传算法。其基本原理是杂交概率依选择的两父代染色体间的Hamming距离而自适应的变化，变异概率则依父代个体的适应度而自适应的变化。实验结果表明：与传统的遗传算法相比，本文提出的方法在速度和稳定性两方面具有明显的性能优势。