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遺傳算法中突變算子的數(shù)學(xué)分析及改進(jìn)策略

張良杰 毛志宏 李衍達(dá)

張良杰, 毛志宏, 李衍達(dá). 遺傳算法中突變算子的數(shù)學(xué)分析及改進(jìn)策略[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 1996, 18(6): 590-595.
引用本文: 張良杰, 毛志宏, 李衍達(dá). 遺傳算法中突變算子的數(shù)學(xué)分析及改進(jìn)策略[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 1996, 18(6): 590-595.
Zhang Liangjie, Mao Zhihong, Li Yanda. MATHEMATICAL ANALYSIS OF MUTATION OPERATOR AND ITS IMPROVED STRATEGY IN GENETIC ALGORITHMS[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1996, 18(6): 590-595.
Citation: Zhang Liangjie, Mao Zhihong, Li Yanda. MATHEMATICAL ANALYSIS OF MUTATION OPERATOR AND ITS IMPROVED STRATEGY IN GENETIC ALGORITHMS[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1996, 18(6): 590-595.

遺傳算法中突變算子的數(shù)學(xué)分析及改進(jìn)策略

MATHEMATICAL ANALYSIS OF MUTATION OPERATOR AND ITS IMPROVED STRATEGY IN GENETIC ALGORITHMS

  • 摘要: 本文在簡要介紹遺傳算法的基礎(chǔ)上,通過引入#em/em#位改進(jìn)子空間的概念,對不同情形下突變概率的最優(yōu)選取進(jìn)行了分析,然后采用模糊推理技術(shù)來確定選取突變概率的一般性原則。良好的仿真結(jié)果顯示了本文所提改進(jìn)策略的有效性。
  • Rudolph G. IEEE Trans. on NN, 1994, NN-5(1): 96-101.[2]Holland J H. Adaptation in Natural and Artificial Systems, ANN Arbor: The Univ. of Michigan Press, 1975.[3]陳根社,陳新梅.信息與控制,1994,23(4): 215-222.[4]Janson D J, Frenzel J F. IEEE Expert, 1993, 8(5): 26-33.[5]Yasumasa I, Hiroaki K. IEICE Tans. Fundamentals, 1994, E77-A(4): 731-735.[6]Tomoharu N.Takeshi A[J].IEICE Trans. Information System.1993, E76-D(6):689-697[7]Zhang Liangjie, Mao Zhihong, Li Yanda. An Improved Genetic Algorithm Based on Combinative Theory Fuzzy Reasoning and its Applications, International Conference on Neural Information Processing, Korea: 1994, 180-185.[8]Hung S L, Adeli H. IEEE Trans on NN, 1994, NN-5(6): 900-909.[9]Grefenstette J J. IEEE Tans. on SMC, 1986, SMC-16(1): 122-128.[10]Goldberg D E. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Learning. Addison Wesley Publishing Company, 1989, Chapter 4 and Chapter 5.
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出版歷程
  • 收稿日期:  1995-04-05
  • 修回日期:  1995-07-05
  • 刊出日期:  1996-11-19

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