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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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【作者】 覃俊； 康立山； 陈毓屏；

【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。

【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.

【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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