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一类高效的混合遗传算法

An Efficient Hybrid Genetic Algorithm

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【作者】 吴柯

【Author】 Wu Ke~(1),2))(College of Computer Science and Technology,HUST,Wuhan 430074)(Department of Computer,Hunan Institute of Science and Technology,Yueyang,414000)

【机构】 华中科技大学计算机学院 武汉430074湖南理工学院计算机系岳阳414000

【摘要】 提出了一类用于求解函数优化问题的实数编码混合遗传算法。该算法由全局搜索和局部搜索模型组成,并将正交交叉运用于遗传操作产生的后代个体。一方面,本文提出的混合遗传算法能够有效地保持群体的多样性;另一方面,正交交叉能够产生高质量的个体。四个测试函数优化结果显示它在求解高维优化问题和复杂多极值优化问题方面有优势。

【Abstract】 This paper presents a real-coded hybrid algorithm that contains two search models(the global and local search models) and applies orthogonal crossover to solutions produced by the genetic operators.On the one hand,the hybrid algorithm provides global search(reliability) by means of the promotion of high levels of population diversity.On the other hand,the orthogonal crossover exploits the self-adaptive capacity of real-parameter crossover operators with the aim of producing an effective local tuning on the solutions(accuracy).Experimental results show that,for a wide range of problems,the method we propose here consistently outperforms simple genetic algorithms which appear in the literature.

  • 【文献出处】 计算机与数字工程 ,Computer & Digital Engineering , 编辑部邮箱 ,2006年10期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】12
  • 【下载频次】85
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