一种新型自适应遗传算法在多峰函数优化中的应用

• 作者: 张大科 钱谦
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 自适应 函数优化 变异概率 交叉概率
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 85-87,91
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 3658字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.173028

摘要

为解决传统遗传算法在一维多峰函数优化中容易陷入局部极值、收敛概率低、稳定性不理想等问题,提出了一种新型的自适应遗传算法.结合自适应差分进化算法流程,提出了一种基于种群适应度变化程度而变化的非线性交叉算子和变异算子,使算法跳出局部极值,寻找到全局最优解,提升最优值迭代效率.函数测试实验表明,在一维多峰函数优化中,该算法在函数收敛概率、最优值迭代效率以及稳定性上比已有算法均有提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱谦	昆明理工大学信息工程与自动化学院	16	98	4.0	9.0
3	张大科	昆明理工大学信息工程与自动化学院	1	5	1.0	1.0