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摘要:
典型遗传算法在进化过程中易陷入局部收敛、过早收敛,效率低,针对这些问题,提出一种基于特征选择的智能化分组遗传算法,利用特征选择原理和分组优化思想对进化过程中的基因进行智能分组的遗传操作,在适应度函数中引入个体特征构建动态的环境适应度评价模型.算法通过分组的遗传操作,保证了父代的优秀模式遗传到下一代,加快了收敛速度,分组变异算子扩大了搜索范围,使结果容易走出局部最优解.应用实验验证表明,算法对局部最优解有较强的免疫能力,有效搜索到全局最优解的进化代数较典型遗传算法明显减少,收敛精度高,证明了算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于特征选择的智能化分组遗传算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 分组遗传算法 智能化 特征选择 搜索空间
年,卷(期) 2010,(30) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 169-172
页数 分类号 TP391
字数 4214字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.30.050
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 洪留荣 淮北师范大学计算机科学与技术学院 34 101 6.0 8.0
2 张建成 淮北师范大学计算机科学与技术学院 1 4 1.0 1.0
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计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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