基于代沟信息的自适应遗传算法优化策略

本文主要探讨了"基于代沟信息的自适应遗传算法"这一主题，发表在2004年11月的东南大学学报(自然科学版)第34卷增刊上。作者郭毓、林喜波和胡维礼分别来自南京理工大学自动化系和实达电脑设备有限公司。遗传算法是一种常用的优化搜索方法，但传统自适应版本在处理问题时可能存在局限性，即它们往往难以兼顾群体特性，导致进化过程不稳定，可能在接近最优解时停滞或退化。 文章指出，问题的关键在于现有自适应遗传算法在调整过程中未能充分考虑种群的多样性和适应度均值的变化。为了改善这种情况，作者从这两个角度出发，分析了进化停滞或退化的根本原因。他们认为，种群的适应度均值和多样性是决定算法性能的重要因素，因此提出了一个基于种群代沟信息的自适应遗传算法。 "代沟信息"在这里指的是相邻两代种群之间的适应度差异和多样性差异，作者将其用于设计遗传概率的自适应调整策略。这种策略旨在保持种群的多样性，防止过早收敛（也就是所谓的"早熟"现象），同时确保算法能够稳步向最优解收敛。通过这种方法，算法不仅增强了种群的进化能力，还能有效地避免陷入局部最优。 作者还证明了这种新算法的收敛性，即在理论层面上，算法能够在适当的情况下引导种群逐步接近最优解。实验结果显示，该算法在实际应用中的性能优于传统的自适应遗传算法，能够有效地提高优化问题的解决效率。 本文的关键词包括自适应遗传算法、代沟信息、种群多样性、适应度均值以及遗传概率，这些核心概念在全文中起到了关键作用，共同构建了本文的理论框架和技术细节。这篇文章提供了一个改进遗传算法的有效途径，对于理解和应用自适应遗传算法有重要的参考价值。