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基于序值编码的最优保存遗传算法的全局收敛性

Enlist genetic algorithm based on sequence & value encoding and its convergence

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【作者】 王凤儒； 徐蔚文； 郭红； 李小平； 王宏欣；

【Author】 WANG Feng-ru1, XU Wei-wen1, GUO Hong1, LI Xiao-ping1, WANG Hong-xin2 (1. Computer Dept. Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China; 2. Harbin Commercial University, Harbin 150076, China)

【机构】 哈尔滨理工大学计算机与控制学院； 哈尔滨商业大学 黑龙江哈尔滨 150080； 黑龙江哈尔滨 150080； 黑龙江哈尔滨 150076；

【摘要】 遗传算法是一种采用自然界中的遗传变异和自然选择思想的全局优化算法，其中编码机制是遗传算法得以展开的基础，它直接影响遗传操作算子的构造和遗传算法的性能。针对一类具有次序约束和资源约束的组合优化问题，本文提出一种基于序值编码的最优保存遗传算法（ＥＧＡＳＶ），并用Ｍａｒｋｏｖ链对ＥＧＡＳＶ的全局收敛性进行了分析。

【Abstract】 Genetic algorithm is a global optimum algorithm using the ideas of genetic mutation and natura1 selection. Encoding scheme is the basis of its development, which directly affects the construction of genetic operators and performance of genetic algorithm. For a class of combinatorial optimum problem with sequence and resource constraints, the enlist genetic algorithm based on sequence and value encoding(EGASV) is presented in this paper. Its global convergence is proved using Markov chain.

【关键词】 Markov链； 遗传算法； 收敛性；
【Key words】 Markov chain； genetic algorithm； convergence；
【基金】 黑龙江省自然科学基金资助项目（F9914）
  • 【文献出处】 电机与控制学报 ,Electric Machines and Control , 编辑部邮箱 ,2001年03期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】6
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