二倍体显性DNA算法：优化效率超越传统遗传算法

本文主要探讨了基于二倍体显性机制的DNA算法研究，它是在传统遗传算法的基础上，借鉴生物遗传的DNA遗传特性而提出的一种创新方法。二倍体显性机制是指在遗传学中，一个个体有两个相同的基因组，当其中一个基因组为显性时，其性状将表现为显性。这一原理被引入到遗传算法中，以改进交叉操作的效率。 作者首先指出了传统遗传算法，特别是二值编码方法（如一点交叉、两点交叉和多点交叉，以及一致交叉）的局限性。这些方法虽然能够模拟基因重组，但在处理长模式和保护关键模式方面存在不足。它们倾向于依赖于位置相关的交叉，导致短模式在进化过程中具有较高的生存优势，而长模式可能收敛速度较慢。 为了克服这些问题，文章提出了一种名为AO交叉的方法，它可能是一种新型的二倍体显性交叉策略。AO交叉通过模拟二倍体显性规则，更好地平衡了基因的遗传多样性与关键模式的保护。在设计DNA算法时，作者结合了典型测试函数的遗传优化问题，旨在提升算法的整体优化效率。 实验结果表明，基于二倍体显性机制的DNA算法（AO方法）相较于Holland的传统遗传算法，在综合优化效率上具有显著优势。这可能是由于AO方法更有效地利用了基因重组的多样性，同时减少了模式相关性的负面影响，从而提高了算法在解决复杂优化问题时的表现。 总结来说，这项研究不仅深入分析了二倍体显性机制在遗传计算中的应用，还提出了一种新的DNA算法策略，通过改进交叉操作的方式，有望在遗传优化领域取得突破，为未来的算法设计提供了新的思路和方向。