遗传算法的一种改进进化策略

在现有文献研究的基础上,对传统遗传算法的进化策略又作了进一步研究,提出了一种改进的进化策略.该进化策略保留了交叉产生个体中的精英个体,克服了传统遗传算法中交叉得到的优秀个体有可能在变异过程中遭到破坏而不能生存的不足;另外,在交叉中,交叉概率取1,使父代种群中所有个体均参与交叉操作,由于交叉产生的个体数增多,增大产生更优秀个体的可能性,因而可使遗传算法的性能得到更好的改善.通过4个测试函数的测试计算,结果表明,本文给出的改进进化策略比传统遗传算法进化策略的运算速度明显提高,迭代次数明显减少,从而验证了本文提出的改进进化策略的有效性.     

单点交叉多子代遗传算法

在现有文献研究的基础上,对传统遗传算法作了进一步研究,依据生物进化理论,提出了一种单点交叉多子代遗传算法,并给出了多子代的产生方法.单点交叉多子代遗传算法所产生的子代个体数量与传统遗传算法相比明显增多,这样不但可增大产生更优秀个体的可能性,而且使得种群竞争更激烈,故可使传统遗传算法的性能得到更好的改善.4个测试函数的测试结果表明,本文给出的单点交叉多子代遗传算法比传统遗传算法的运算速度明显提高,迭代次数明显减少,从而验证了本文提出的单点交叉多子代遗传算法的有效性。