基于群体适应度均值商的自适应遗传算法

在系统分析和研究自适应遗传算法特点的基础上,提出一种基于群体适应度均值商的自适应遗传算法。一方面,算法设计了群体早熟收敛的定量计算公式和引入了早熟收敛的判定阈值;另一方面,算法采用了改进的交叉和变异策略,即对陷入局部收敛的群体,依据平均适应度值将其一分为二:对性能优于平均适应度者实施先变异后交叉,而对性能劣于平均适应度者实施先交叉后变异。该算法应用在函数优化中,仿真结果表明其能有效提高全局寻优的性能,且鲁棒性好。

基于代沟信息的自适应遗传算法

针对现有自适应遗传算法无法兼顾群体特性 ,难以稳定地收敛到最优解的问题 ,从种群多样性和适应度均值变化的角度 ,分析了进化停滞或退化的原因 .以种群适应度均值和多样性作为概率调整依据 ,提出了一种新的基于种群代沟信息的自适应遗传算法 .利用相邻两代群体间的适应度差异和多样性差异信息 ,设计了遗传概率的自适应调整策略 ,使算法维持较好的多样性 ,有效避免了早熟 .并证明了算法收敛性 .仿真结果表明该算法能够使种群保持良好的可进化性和收敛性 .