"该资源是一篇学术论文，探讨了一种基于种群熵抽样的小种群自适应变异遗传算法，由张俊岭、梁昌勇和 Qing Lu 共同研究。该算法旨在解决交互式进化计算（IEC）中，遗传算法在小种群规模下保持高效稳定性能的问题。通过设计一种新的基于种群熵采样的变异策略，来适应性地调整种群多样性，以避免早熟收敛并提高全局最优解的精确度，适合于 IEC 的应用。论文使用了七个多模态基准函数对所提算法进行性能测试。"
正文:
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，广泛应用于复杂问题的求解。然而，在种群规模较小的情况下，遗传算法容易出现早熟收敛，即在初期迭代中过早地收敛到局部最优，从而丧失寻找全局最优解的能力。交互式进化计算（Interactive Evolutionary Computation）作为一种人机交互的优化方法，对算法的这一问题提出了挑战。
张俊岭等人提出的新型小种群自适应变异遗传算法，其核心在于引入了种群熵抽样（Population Entropy Sampling）的概念。种群熵是衡量种群多样性的指标，它能够反映出种群中个体之间的差异程度。通过基于种群熵的采样策略，该算法能够在小种群中动态地调整变异强度，以保持种群的多样性，防止过早收敛。
具体来说，这个算法包含以下几个关键组成部分：
1. **种群熵计算**：种群熵用于量化种群的多样性，计算每个个体与种群平均值之间的差异，从而得到种群的整体熵值。
2. **自适应变异策略**：根据种群熵值，动态调整变异概率。当种群多样性较高时，可以降低变异率以保持稳定；反之，当多样性降低时，增加变异率以促进新解的产生。
3. **轮盘赌选择和一点交叉**：结合经典的轮盘赌选择策略，保证优良个体的保留，以及一点交叉操作，促进新解的生成，进一步增强了算法的全局搜索能力。
4. **避免早熟收敛**：通过种群熵抽样和自适应变异，有效地平衡了探索与开发之间的关系，避免了在小种群中的早熟收敛现象。
5. **性能验证**：使用七个具有代表性的多模态基准函数进行测试，结果表明，所提出的算法在快速收敛速度和全局最优解精度方面表现优越，验证了其在交互式进化计算中的适用性。
这篇论文提出的小种群自适应变异遗传算法，通过创新性地引入种群熵抽样机制，为遗传算法在小种群规模下的优化提供了新的思路。这种方法有助于保持种群的多样性，增强算法的搜索性能，对于解决交互式进化计算中的优化问题具有重要的理论和实践意义。
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