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国家工程技术图书馆
2022年11月29日
摘要: 遗传算法是一类模拟生物界自然选择和自然遗传机制进化过程来求解复杂问题的随机搜索算法，近几年来得到了广泛的应用和发展，但传统的遗传算法有其局限性，算法按适应度比例选择可能会使高于平均适应值的模式在下一代中获得较多的取样，从而使算法收... 展开 遗传算法是一类模拟生物界自然选择和自然遗传机制进化过程来求解复杂问题的随机搜索算法，近几年来得到了广泛的应用和发展，但传统的遗传算法有其局限性，算法按适应度比例选择可能会使高于平均适应值的模式在下一代中获得较多的取样，从而使算法收敛于一些相同的吕，算法会过早收敛.为了防止过早收敛，就要保持解种群的多样性，将上几代的个体中的一部分与本代共同参与竞争，即多代竞争遗传算法.多代竞争遗传算法与标准遗传算法的根本区别在于选择机制的差异.该算法选择过程是由上代种群，本代种群，和经过交叉和变异算子作用过的染色体种群共同竞争，经过优胜劣汰原则进行选择，生成新一代染色体种群的过程.该文在分析标准遗传算法的模式定理的基础上，推出了多代竞争遗传算法的模式定理.最后，实验采用遗传算法的标准测试函数，即DeJong测试函数，证实了多代竞争遗传算法具有搜索效率高，不易陷入局部最优的特点. 收起
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