一种改进的遗传算法:GA-EO算法

• 作者: 何嘉 李雪冬
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 遗传算法 混合遗传算法 极值优化算法 局部极小
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3307-3308,3311
• 分类号: TP309|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.09.028

摘要

针对基本遗传算法(GA)有局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和易收敛于局部极小值等问题,采用将极值优化(EO)算法与传统遗传算法相结合的方式,对基本遗传算法进行改进,提出了一种新的算法:GA-EO算法,并用实验证明了新算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何嘉	电子科技大学计算机科学与工程学院	37	160	8.0	10.0
5	李雪冬	成都信息工程学院计算机学院	1	11	1.0	1.0