小生境遗传禁忌算法：优化早熟与收敛速度

"一种融入小生境技术的遗传禁忌算法* (2010年)" 是一篇2010年发表在《湖南大学学报(自然科学版)》的文章，作者是李智勇和陈友文。该研究旨在解决遗传算法在全局优化问题中的早熟现象和收敛速度慢的问题，以及禁忌搜索对初始解的过度依赖问题。文章提出了一种结合遗传算法和禁忌搜索，并融入小生境技术的新型优化算法。 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传机制的全局优化方法，它通过模拟生物进化过程中的适者生存原则来寻找问题的最优解。然而，遗传算法在处理复杂问题时可能会出现早熟现象，即算法过早收敛至局部最优，而忽略了全局搜索空间的其他可能解。 禁忌搜索（Tabu Search）则是一种动态局部搜索策略，它通过引入禁忌列表来避免算法陷入局部最优，从而提高搜索效率。但禁忌搜索的性能往往高度依赖于初始解的选择。 小生境技术（Niche Technique）是遗传算法中的一种策略，用于在种群中维持多样性，防止优良解被同质化，从而有助于探索更广阔的解决方案空间。 在该研究中，作者将小生境技术融入遗传算法，以增强全局搜索能力，同时利用禁忌搜索进行局部优化，以提高收敛速度并防止早熟。这种混合策略旨在结合两种算法的优点，克服它们各自的不足。实验结果显示，提出的算法在抑制早熟收敛、提升计算速度和优化结果方面都表现出良好的效果，证明了其作为快速有效优化工具的潜力。 关键词：遗传算法、禁忌搜索、小生境、全局优化。该研究属于计算机科学领域的优化算法研究，具体分类为TP391.72（计算机软件及计算机应用）和TH162（自动化技术、计算机技术在工业中的应用），具有较高的学术价值。 该文章提供了一种新的优化算法设计思路，通过融合不同优化策略，提高了解决复杂全局优化问题的能力，对于实际工程和科研中的优化问题有重要参考价值。