改进遗传算法：解决早熟与保持多样性，提升聚类分析效果

本文主要探讨了"改进遗传算法及其在聚类分析上的应用"这一主题，发表于2009年西南民族大学学报·自然科学版的第35卷第6期。研究由陈锐、邹书蓉、张洪伟和冯忠田四位作者共同完成，他们均来自成都信息工程学院计算机学院。文章的核心内容聚焦在如何改进遗传算法以解决其在优化过程中常见的"早熟"问题，即算法在早期阶段就倾向于陷入局部最优解，导致全局搜索能力下降。 作者提出了一种创新的遗传算法策略，首先在选择操作之前对种群进行相似性检查，这有助于保持种群的多样性，防止所有个体趋同。通过这种方法，可以避免进化过程中过早地锁定在某个局部最优解，确保算法能够探索更广泛的解决方案空间。为了进一步增强多样性，作者还设计了一个基于相似率和迭代次数的变异概率公式，这个公式能够动态调整变异的概率，使得算法既能保持种群多样性，又能在适当的时候进行必要的变革，从而提高收敛性。 实验部分，作者将改进的遗传算法应用于UCI的WINE和IRIS数据集的聚类分析任务中，这些数据集是机器学习领域中常用的基准测试集。实验结果显示，改进后的遗传算法在聚类效果上明显优于传统的c-means算法，证明了作者提出的改进策略的有效性和实用性。实验结果对比验证了新算法在保持搜索效率的同时，提高了聚类分析的准确性和稳定性。 本文对遗传算法进行了重要的改进，通过引入相似性检查和自适应变异概率，不仅解决了早熟问题，还提升了算法的全局搜索能力和在实际问题中的性能，为遗传算法在聚类分析和其他优化问题中的应用提供了新的思考和方法。这对于提高遗传算法在复杂优化问题中的竞争力具有重要意义。