基于种群适应度的改进自适应遗传算法在函数优化中的高效应用

"改进自适应遗传算法在函数优化中的应用研究 (2007年) - 哈尔滨工程大学学报" 本文是工程技术领域的学术论文，主要关注如何改进自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）以提高其在函数优化问题中的性能。作者陈晓杰和刘胜提出了一种新的策略，旨在解决传统AGA的收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题。 遗传算法是一种受到生物进化启发的全局搜索方法，它通过模拟自然选择和遗传过程来寻找问题的解决方案。在传统的遗传算法中，交叉概率和变异概率通常是固定的，这可能导致算法在搜索过程中过于早熟，即过早收敛到局部最优，而非全局最优。 在本文中，作者基于种群适应度的集中程度来动态调整交叉概率和变异概率。他们利用种群的最大适应度、最小适应度以及适应度的平均值这三个关键指标来计算适应度分布的集中情况。通过这种方式，当种群适应度分布较宽时，算法会增加交叉和变异的概率，以促进种群的多样性；而在种群适应度高度集中时，降低这些概率，以防止过早收敛。这种策略有助于保持种群的多样性，从而增加找到全局最优解的可能性。 在实际应用中，作者将改进的自适应遗传算法应用于函数优化问题，并进行了仿真实验。实验结果表明，改进后的算法具有更快的收敛速度，并且显著减少了早熟现象的发生，提高了全局优化能力。这一改进对于解决复杂的优化问题，特别是在工程设计、资源配置等领域具有重要意义。 关键词包括：自适应遗传算法、交叉概率、变异概率、函数优化、全局收敛。文章的文献标识码为A，属于计算机科学与技术分类号1.276的范畴，文章编号为1006-7043(2007)08-0875-05。 这篇论文为优化问题提供了一种更高效的算法，通过动态调整遗传操作参数，平衡了算法的探索和开发能力，从而提高了全局搜索性能。这种方法对于理解和改进遗传算法，以及解决实际工程问题提供了有价值的理论和技术支持。