基于强化学习的多策略选择遗传算法

• 作者: 傅启明 刘全 张乐 王晓燕
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 多策略选择 强化学习 种群多样性 比例参数
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 149-152
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4224字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.08.051

摘要

为解决传统遗传算法早熟收敛和收敛速度慢的问题,提出一种基于强化学习的多策略选择遗传算法MPSGA.通过使用不同的选择策略将整个种群划分为3个子种群并分别进化,能提高种群的多样性,有效避免遗传算法的早熟收敛问题.将种群的多样性和算法的运行机制相结合,根据种群多样性的变化运用强化学习算法动态地优化各子种群间的比例参数,从而将种群多样性保持在合适的范围,一定程度上解决了收敛速度和全局收敛性之间的矛盾.实验结果表明,该算法在收敛精度和搜索效率上都表现出较好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘全	苏州大学计算机科学与技术学院	99	1053	16.0	29.0
2	王晓燕	苏州大学计算机科学与技术学院	19	249	5.0	15.0
3	傅启明	苏州大学计算机科学与技术学院	23	360	10.0	18.0
4	张乐	苏州大学计算机科学与技术学院	9	49	3.0	7.0