改进遗传算法提升全局优化性能

本文主要探讨了一种改进的遗传算法(IGA)，针对遗传算法(Genetic Algorithm, GA)在解决大规模、复杂和精度要求较高问题时常见的未成熟收敛现象提出了创新性的解决方案。遗传算法自从20世纪70年代被提出以来，因其简单易行、全局寻优和鲁棒性强的特点而备受关注，广泛应用在多个领域。然而，在处理这类问题时，算法的收敛速度和稳定性成为了挑战。 针对传统遗传算法的局限，文章重点研究了如何通过引入双变异算子来提高算法性能。双变异算子包括正交变异和多位点变异，它们的联合作用旨在增强算法的全局探索能力。正交变异算子是一种针对二进制编码设计的变异策略，其目的是均衡基因位上不同基因值的比例，避免基因值过早丢失，从而提升算法跳出局部最优解的可能性。尽管正交变异算子有助于扩大搜索空间，但它可能对染色体造成较大破坏，不利于局部搜索。 为解决这个问题，文章提出将正交变异算子与多位点变异算子相结合。在算法流程中，首先使用正交变异算子进行全局搜索，然后利用多位点变异来维持局部搜索的效率，这种组合旨在平衡全局优化和局部搜索的优势，降低未成熟收敛的风险，同时保持算法的简洁性。 通过仿真实验，结果表明改进后的遗传算法(IGA)相较于标准遗传算法具有更高的全局收敛性，并且在一定程度上成功地缓解了未成熟收敛的问题。此外，论文还提到了2009年航天支撑技术基金课题的支持，以及第一作者梁影在阵列信号处理和智能优化算法领域的研究背景。 本文为遗传算法的优化提供了一个新的视角，通过双变异算子的巧妙运用，不仅提升了算法的性能，还在一定程度上保留了遗传算法原有的优点，这对于解决实际问题中的复杂优化任务具有重要意义。