一种基于排序的LDF改进遗传算法

• 作者: 李荣雨 陈鑫
• 来源期刊: 自动化仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 高维数据 算法收敛问题 遗传算法 拉普拉斯分布函数(LDF) 适应度函数 交叉算子 优化算法
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TP18|TH6
• 字数: 4332字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201602001

摘要

针对高维数据建模过程中常见的非线性复杂问题，使用遗传算法进行全局寻优。考虑到标准遗传算法在搜索过程中存在的多种收敛性问题，提出基于排序的拉普拉斯分布函数( LDF)改进遗传算法。该算法针对性地改进了遗传算法的多种收敛性问题，解决了遗传算法过快收敛至局部最优解以及后期收敛速度过慢等问题。根据实际生产数据，对轧钢精轧机组进行了仿真模拟，仿真实验结果表明了该算法切实可行，在保证了优化效果的同时，也保证了算法的总体收敛速度和稳定性，具有良好的应用前景。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李荣雨	南京工业大学电子与信息工程学院	39	213	8.0	12.0
2	陈鑫	南京工业大学电子与信息工程学院	7	16	2.0	4.0