基于种群分类解决遗传算法的早熟与漂移问题李世伦.pdf

第 38卷第 6期 四川大 学 学 报 ( 工程 科 学版 ) V o.l 38 No. 6 2006年 11月 JOURNAL OF SICHUAN UNIVERSITY ( ENGINEER ING SCIENCE ED ITION ) Nov. 2006 : 100 -3087( 2006) 06-0127-04 李世伦, 罗懋康, 何小勇 (四川大学 数学学院, 四川成都 610064) : 为了有效解决遗传算法在实际应用过程中 常面临的早熟收敛和遗传漂移问题, 分析了导致早熟收敛和 遗传漂移这两种现象出现的原因, 针对其主要原因提出了基于模糊聚类的种群分类改进的遗传算法, 避免近亲繁 殖导致早熟, 并将模糊聚类的结果与各种遗传操作有效结合, 提高了算法向最优解收敛的准确性和稳定性。最后, 仿真结果显示新的改进算法比标准遗传算法更有效。 : 遗传算法; 早熟收敛; 遗传漂移; 模糊聚类 : TP18 : A Solution of Premature Convergence and Genetic DriftBased on Population Cluster LI Sh i- lun, LUO M ao- kang, H E X iao- yong ( School ofM athem atics, SichuanU niv. , Chengdu 610064, China) Abstract: For solving effectively prem ature convergence and genetic drift that often occur in app lying Gas to prac- tice, the reason for the premature and genetic drift w as analyzed. A new aproach based on fuzzy clusterw as pro- posed to effectively overcome the tw o phenomenon. The covergence of the new algorithm w as d iscussed. Expermi en- tal resu lts show ed that the new algorithm is more effective than classical genetic algorithms. Key words: genetic algorithm s; premature convergence; genetic drift; fuzzy cluster 遗传算法( GA ) [ 1- 2] 从 1 75年提出至今已成功 不能收敛到最优解。虽然变异操作有可能恢复缺失 地解决很多难题, 并取得了广泛的应用。但是简单 的等位基因, 但同时变异操作又无法保持同一基因 [ 3] 的遗传算法在应用过程中却容易出现过早收敛的问 位置上基因的多样性 。而在结束阶段, 即使种群 [ 3] 题, 即早熟现象 。引起早熟的主要原因是在 保持了很大的多样性, 但如果所有或大多数个体都 进化初期群体中个体的多样性迅速降低, 使得算法 有很高的适值, 使得种群的平均适值和最大适值相 过早收敛, 从而可能丢失一些有意义的有哪些信誉好的足球投注网站点和最 差不大, 那么平均适值附近的个体和具有最高适值 优点, 而进入局部最优。从基因层面上解释为有效 的个体, 在比例选择的机制下被选中的机会相同, 此 的等位基因的缺