位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
自适应遗传算法在特征选择中的改进及应用
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:0
  • 页码:39-41+64
  • 语言:中文
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]山东师范大学信息科学与工程学院,济南250014
  • 相关基金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60873247);山东省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Shandong Province of China under Grant No.Y2006G20).
  • 相关项目:基于模糊遗传算法的网络信息特征分析与过滤算法研究
中文摘要:

传统遗传算法在求解全局问题具有很强的鲁棒性,但由于传统遗传算法固定的交叉率和变异率,使得传统遗传算法在求解复杂问题上存在早收敛及搜索后期运行效率低等缺点。针对此问题,提出了基于个体寿命的变种群自适应遗传算法,对种群规模,交叉率及变异率作了优化调整,使其能够根据进化的实际情况自动调整。实验结果表明,相比传统遗传算法,这个算法在全局优化能力及收敛速度上均有显著提高。

英文摘要:

To overcome global situation problem tradition genetic algorithm has very strong robustness in finding the solution,but crossover probability and mutation probability is fixed and invariable,it caused premature convergence and running inefficient to the solution on complicated problem at later evolution process of tradition genetic algorithm.To this problem,an adaptive genetic algorithm is proposed with varying population size based on lifetimes of the chromosomes to realize population size adjust adaptively and crossover probability adjust adaptively and mutation probability adjust adaptively.Experimental results show that the approach proposed is effective in the capability of global optimization and significantly improves the convergence rate.

同期刊论文项目
同项目期刊论文