云自适应遗传算法

• 作者: 戴朝华 朱云芳 陈维荣
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应遗传算法 云理论 云自适应遗传算法
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 646-650
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3866字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2007.04.026

摘要

传统自适应遗传算法(AGA)虽能有效提高收敛速度,却难以增强算法的鲁棒性.以当代种群平均适应度为期望Ex,根据云模型"3En"规则确定熵En,由X条件云发生器自适应调整交叉变异概率,提出云自适应遗传算法(CAGA).由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性特点,使交叉变异概率值既具有传统AGA的趋势性,满足快速寻优能力;又具有随机性,且当种群适应度最大时并非绝对的零概率值,有利于提高种群多样性,从而大大改善避免陷入局部最优的能力.典型函数优化实验表明,与标准遗传算法(SGA)和AGA相比,CAGA具有更好的收敛速度和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈维荣	西南交通大学电气化自动化研究所	246	3368	29.0	47.0
2	戴朝华	西南交通大学电气化自动化研究所	86	1082	20.0	30.0