遗传算法中的公平选择策略：比例加惯例法与d'Hondt法

"这篇论文探讨了公平席位分配问题在遗传选择操作中的应用，通过比较遗传算法中的适应度比例选择与公平席位分配问题的相似性，将选择问题转化为公平分配问题。针对传统轮盘赌选择方法存在的稳定性和可靠性不足、随机性高的问题，论文提出了一系列改进方法，包括改进轮盘赌、比例加惯例法、Q值法和d'Hondt法，并对这些新方法进行了理论比较。实验结果显示，比例加惯例法和d'Hondt法在标准数值测试函数上的表现优于传统的轮盘赌方法，具有更高的稳定性，能提高遗传算法收敛到全局最优解的概率，加速收敛速度，且计算代价更低，优化效果更优。" 在遗传算法中，选择操作是核心组成部分，它决定了哪些个体有机会参与到下一代的生成中。适应度比例选择是最常见的选择策略，它根据个体的适应度值来决定其被选中的概率，但这种方法存在一些问题，如容易陷入局部最优和搜索空间分布不均。公平席位分配问题则提供了一种分配资源的公平原则，可以借鉴到遗传算法的选择过程中，以改善选择的均匀性和多样性。 论文提出的改进轮盘赌方法是对经典轮盘赌选择的优化，旨在降低随机性的负面影响，提高选择的稳定性。比例加惯例法和Q值法则是另外两种创新的选择策略，它们结合了个体的适应度和历史表现，使得在选择过程中不仅考虑当前的适应度，还考虑了个体的进化历史，这有助于避免早熟收敛和保持种群多样性。d'Hondt法是一种源于投票理论的方法，它通过累加个体的适应度分数来确定选择概率，这种方法在保持搜索效率的同时，也有利于发现和保留高质量解。 实验部分，论文在多个标准测试函数上验证了这些新方法的效果。立方体、Schaffer和Powell奇异函数是常用于评估优化算法性能的函数，实验结果显示，比例加惯例法和d'Hondt法在这些函数上表现出更高的稳定性，更快的收敛速度，以及更好的全局优化能力。这些新的选择操作为遗传算法的设计提供了新的思路，有助于提升算法的整体性能，特别是在解决复杂优化问题时。 关键词涉及的公平席位分配问题、遗传算法、遗传选择操作、轮盘赌、改进的轮盘赌、比例加惯例法和Q值法，都是该领域的核心概念和技术，对于理解和改进遗传算法的性能至关重要。通过这些方法的研究和应用，可以为优化问题的求解提供更高效、更公平的解决方案。