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演化算法的收敛性分析及算法改进

The Convergence Analysis and Algorithm Improvement of Computation Algorithm

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【Author】 Qin Jun 1,2 Kang Lishan 1 Chen Yuping 11 (The State Key Laboratory of Software Engineering,Wuhan University,Wuhan430072) 2 (South Center University for Nationalities,Wuhan430074)

【机构】武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉大学软件工程国家重点实验室武汉430072；中南民族大学计科院,武汉430074,武汉430072,武汉430072；

【摘要】文章利用马尔可夫随机过程刻画了演化算法,证明了标准演化算法是不收敛的,说明了演化算法收敛于最优解的必要条件:非完全遍历性。并论证了采取精华保留策略的标准遗传算法以概率1收敛于最优解,并据此分析了一个典型实例———GTGA算法的收敛性及其算法改进方案。更多还原

【Abstract】 The computation algorithm is viewed with a markov chain.It is testified that the classic computation algo-rithm is not converged to optimal resolution until an elitist strategy is used.Moreover,a famous computation algorithm is studied.更多还原

【关键词】遗传算法；收敛性；精华策略；
【Key words】 Computation algorithm； Convergence； Elitist strategy；

【基金】国家自然科学基金(编号:69635030;60073043;70071042)

【文献出处】计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2003年19期

【分类号】TP301.6
【被引频次】18
【下载频次】264

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