电子测试
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전자측시
ELECTRONIC TEST
2014年
4期
33-34
,共2页
遗传算法%种群熵%种群多样性%自适应
遺傳算法%種群熵%種群多樣性%自適應
유전산법%충군적%충군다양성%자괄응
geneticalgorithm%entropy of population%population diversity%adaptive
遗传算法是解决优化问题的一种重要而有效的方法。在实际应用过程中，“过早收敛”是遗传算法经常遇到的问题之一，其主要原因是进化过程中个别优秀个体的迅速繁殖导致种群多样性的过早丧失。针对这一问题，提出了一种基于改进种群熵的多样性评价方法，并根据种群多样性评价及个体的适应度，从宏观和微观两方面对个体操作概率进行动态调整。仿真实验表明改进算法具有良好的全局搜索能力，一定程度上避免了过早收敛。
遺傳算法是解決優化問題的一種重要而有效的方法。在實際應用過程中，“過早收斂”是遺傳算法經常遇到的問題之一，其主要原因是進化過程中箇彆優秀箇體的迅速繁殖導緻種群多樣性的過早喪失。針對這一問題，提齣瞭一種基于改進種群熵的多樣性評價方法，併根據種群多樣性評價及箇體的適應度，從宏觀和微觀兩方麵對箇體操作概率進行動態調整。倣真實驗錶明改進算法具有良好的全跼搜索能力，一定程度上避免瞭過早收斂。
유전산법시해결우화문제적일충중요이유효적방법。재실제응용과정중，“과조수렴”시유전산법경상우도적문제지일，기주요원인시진화과정중개별우수개체적신속번식도치충군다양성적과조상실。침대저일문제，제출료일충기우개진충군적적다양성평개방법，병근거충군다양성평개급개체적괄응도，종굉관화미관량방면대개체조작개솔진행동태조정。방진실험표명개진산법구유량호적전국수색능력，일정정도상피면료과조수렴。
Genetic algorithm is an important and effective way to solve optimization problems.The major reason is that some individuals whose fitnesses are higher increase too fast and result in the loss of population’s diversity too early.This paper introduces an improved measurement of population diversity based on entropy and an improved adaptive genetic algorithm are presented.The numerical simulations show that the improved algorithm is more effective in realizing the global opitimization and can avoid premature effectively.
