基于定向爬山的遗传算法

• 作者: 杨平 罗彪 郑金华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 定向爬山 收敛性 最优解 引导搜索
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 92-95,106
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4220字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.06.028

摘要

爬山法是一种局部搜索能力相"-3好的算法,主要是因为它是通过个体的优劣信息来引导搜索的.而传统的遗传算法作为一种全局搜索算法,在搜索过程中却没有考虑个体间的信息,而仅依靠个体适应度来引导搜索,使得算法的收敛性受到限制.将定向爬山机制应用于遗传算法,提出了一种基于定向爬山的遗传算法(OHCGA).该算法结合了爬山法与遗传算法的优点.通过比较个体的优劣,使用定向爬山操作引导算法向更优秀的解区域进行搜索.实验结果表明,与传统遗传算法(TGA)相比,OHCGA较大地提高了算法的收敛速度和搜索最优解的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑金华	湘潭大学信息工程学院	134	1464	20.0	31.0
2	罗彪	湘潭大学信息工程学院	15	172	9.0	13.0
3	杨平	湘潭大学信息工程学院	10	236	6.0	10.0