实数自适应并行遗传算法：缓解早收敛现象

"这篇论文研究了一种实数自适应并行遗传算法(RAPGA)，旨在解决遗传算法在优化过程中可能出现的早收敛问题。通过引入并行遗传进化结构和自适应交叉、变异算子，该算法能够增强种群的多样性，从而提高搜索性能。实验结果表明，RAPGA在处理多种标准测试函数时，其优化能力相比其他经典遗传算法更为出色。该研究受到国家自然科学基金和重庆市信息产业发展资金的支持，主要研究人员来自重庆大学通信工程学院，专注于通信、信号处理和智能计算等领域。" 在遗传算法(Genetic Algorithm, GA)中，早收敛是指算法在初期迭代阶段就过早地找到局部最优解，而未能充分探索全局搜索空间的现象。这限制了算法的全局优化能力。为了解决这一问题，这篇论文提出的实数自适应并行遗传算法采用了以下策略： 1. 实数编码：不同于传统的二进制编码，实数编码允许更连续的基因表示，减少了编码的离散性，有利于寻找更精确的解。 2. 并行遗传进化结构：通过并行化处理，RAPGA能够同时处理多个种群，每个种群独立演化，这样可以增加搜索空间的覆盖范围，减少早收敛的可能性。 3. 自适应交叉算子：根据种群当前的状态动态调整交叉概率，当种群多样性较低时，提高交叉概率以引入更多新特性；反之，当多样性较高时，降低交叉概率以保持优良特性。 4. 自适应变异算子：同样根据种群状态自适应地调整变异概率，确保在维持种群多样性和避免过度变异之间取得平衡。 通过这些机制，RAPGA能够在保持种群多样性的前提下，有效地探索解决方案空间，提高搜索效率。论文通过对比实验，验证了RAPGA在多标准测试函数上的优越性，展示了其在优化问题中的潜力。 此研究对于遗传算法的理论发展和实际应用具有重要意义，特别是在需要全局优化的领域，如工程设计、机器学习、信号处理和模式识别等。同时，它也为并行计算和自适应策略在其他优化算法中的应用提供了有价值的参考。