信息熵与遗传算法：一种自适应策略

"一种基于信息熵的自适应遗传算法 (2007年)，作者：李亚芳、李章维，发表于《浙江工业大学学报》第35卷第6期，2007年12月，主要研究遗传算法的优化改进" 在优化问题的求解过程中，传统的遗传算法（Genetic Algorithm, GA）常常面临早熟和收敛速度慢的问题，这限制了其在解决复杂问题时的效率和效果。针对这些问题，李亚芳和李章维提出了一种创新的基于信息熵的自适应遗传算法。他们深入分析了种群多样性的关键作用，认为保持种群多样性是避免早熟和提升全局搜索能力的关键。 在该算法中，作者引入了信息熵的概念，用于衡量种群的多样性。信息熵通常被用来度量一个系统的不确定性和信息含量。个体熵反映了种群中单个个体的差异性，而种群熵则体现了整个种群的多样性水平。通过动态监测这两个熵的变化，算法能够自适应地调整遗传算子（如选择、交叉和变异等）的参数，以适应当前种群的状态。 具体来说，当种群的个体熵和种群熵显示出多样性降低的趋势时，算法会倾向于采用更有利于增加多样性的策略，如增强变异概率；相反，如果多样性较高，算法可能会选择更加保守的策略以保持优良特性。这样，算法的遗传操作与种群的内部状态紧密关联，从而在进化过程中保持了良好的种群多样性。 实验证明，这种基于信息熵的自适应遗传算法有效地避免了早熟现象，提高了算法在处理复杂问题时的性能。在运行过程中，算法能够持续探索解决方案空间，提升了全局搜索能力，从而在面对具有多个局部极小值的复杂优化问题时，更有可能找到全局最优解。 关键词：遗传算法，个体熵，种群熵，早熟 通过这种方式，李亚芳和李章维的研究为遗传算法的优化提供了一个新的视角，即利用信息熵来动态调节算法参数，以适应不同阶段的优化需求。这种方法对于优化问题的求解，特别是在解决具有多模态和高维度的复杂问题时，具有重要的理论价值和实践意义。