基于知识的分层遗传算法

• 作者: 程健 薛珍贵 郭一楠
• 来源期刊: 中国矿业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 知识 分层 遗传算法
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 页码范围: 772-777
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 4481字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1964.2006.06.015

摘要

传统遗传算法缺乏对进化过程知识的有效提取和利用,存在早熟收敛.在遗传算法的种群进化层上,引入文化算法的信度空间,提出一种具有知识引导功能的分层遗传算法.算法由底层种群进化层和上层知识进化层构成.结合遗传操作过程,提取4类知识并给出具体定义.详细阐述了联系上下层的样本选取函数、知识更新函数和进化引导函数,并提出一种基于地势知识轮盘赌选择的新型个体替代策略.针对3组标准测试函数的仿真结果表明,4类知识在不同进化阶段对种群的影响程度不同.状况知识在进化早期起主导作用,规范知识和地势知识在某局部优势区域具有较强引导作用,历史知识引导搜索区域脱离局部较优点,从而有效避免早熟收敛,提高进化效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭一楠	中国矿业大学信息与电气工程学院	50	564	12.0	21.0
2	程健	中国矿业大学信息与电气工程学院	30	343	10.0	17.0
3	薛珍贵	中国矿业大学信息与电气工程学院	1	11	1.0	1.0