遗传算法中自适应方法的比较和分析

• 作者: 张军 胡晓敏 陈梦君 龚月姣
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 自适应参数 交叉 变异 聚类分析
• 年，卷（期）: 2009,（21）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 4907-4913
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 6434字
• 语种: 中文

摘要

分析了前人提出的具有代表性的自适应遗传算法,使用23个测试函数对SGA和3种AGA进行实验比较,讨论并总结出各种AGA的优劣所在,为新研究理念的提出提供基础,也为工业应用提供一个参考标准.实验结果表明,基于聚类分析的AGA在算法性能上较其它自适应遗传算法更优,具有很高的实用价值和发展前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张军	中山大学计算机科学系	74	745	12.0	25.0
2	胡晓敏	中山大学计算机科学系	12	195	8.0	12.0
3	龚月姣	中山大学计算机科学系	6	35	4.0	5.0
4	陈梦君	中山大学计算机科学系	1	8	1.0	1.0