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基于交叉模型的改进遗传算法
  • ISSN号:1001-0920
  • 期刊名称:《控制与决策》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京工业大学计算机学院,北京100124, [2]北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,北京100124, [3]北京工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室,北京100124
  • 相关基金:国家自然科学基金重大研究计划培育项目(91546111);北京市教委项目(PXM2015_014204_500221).
中文摘要:

提出一种解决早熟收敛问题的改进遗传算法.通过最小生成树聚类将种群划分为若干个子种群,子种群内的个体之间及不同子种群间的个体之间同时进行遗传操作.同子种群间个体的遗传操作可以保证算法的进化方向和收敛速度,不同子种群间个体的遗传操作可以避免近亲繁殖,提供多样性.分别采用二进制和实数编码,在经典的23个基准函数上的对比测试结果表明,所提出算法具有较好的收敛速度和寻优能力.

英文摘要:

An improved genetic algorithm is proposed for solving premature convergence. Firstly, the population is divided into several sub-populations by the minimum spanning tree clustering. Then, the genetic operation is performed among individuals within sub-population which ensures the evolution direction and speed, and that among individuals between different sub-populations which provides diversity by avoiding inbreeding. The experimental results on 23 benchmark functions using binary and real-valued representations show that the proposed algorithm has better convergence and faster speed to get the optimal solution.

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期刊信息
  • 《控制与决策》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:东北大学
  • 主编:张嗣瀛 王福利
  • 地址:沈阳市东北大学125信箱
  • 邮编:110004
  • 邮箱:kzyjc@mail.neu.edu.cn
  • 电话:024-83687766
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0920
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1124/TP
  • 邮发代号:8-51
  • 获奖情况:
  • 1997年被评为辽宁省优秀编辑部,1999年期刊影响因子在信息与系统类期刊中排名第二位
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:32961