遗忘遗传算法：跳出局部最优，优化电信客户信用评分

"遗忘遗传算法及其在信用评分中的应用 (2012年)" 遗忘遗传算法是一种针对传统遗传算法的改进策略，旨在解决在优化问题中容易陷入局部最优和早熟收敛的问题。传统的遗传算法通常使用选择、交叉和变异操作来搜索解决方案空间，但这种过程可能在复杂的优化问题中效率低下，尤其是在面对多峰或非凸优化函数时。遗忘机制的引入是为了增强算法的探索能力，使其能够跳出局部最优，增加搜索的多样性。 在遗忘遗传算法中，遗忘算子是一个关键组成部分，它负责在进化过程中删除或“遗忘”部分个体，这些个体可能是导致早熟收敛的低质量或重复解。遗忘概率是决定哪些基因会被遗忘的参数，它需要适当地设置以平衡探索和开发之间的关系。通过调整遗忘概率，算法可以在保持优良特性的同时，有效地探索更广泛的解空间。 该研究将遗忘遗传算法应用于电信客户的信用评分问题。信用评分是评估客户偿还债务可能性的一种风险评估方法，尤其对于电信行业，客户欠费率的不同会导致信用评分策略的差异。在高欠费率群体中，传统的信用评分模型可能会低估风险，导致信用权重的适应值偏低，影响信用决策的准确性。 遗忘遗传算法在此场景中的应用，通过寻找信用权重的优化解，可以更好地适应不同的欠费率环境。实验结果显示，遗忘遗传算法相比标准遗传算法能获得更高质量的解，这意味着它能更准确地识别高风险客户，从而有助于减少坏账损失，提高电信公司的风险管理效率。 关键词：遗传算法，遗忘因子，客户服务，信用评分 分类号：TP182 这项工作对遗传算法的理论研究和实际应用都具有重要意义，特别是在处理具有复杂性和多变性的信用评分问题上。遗忘遗传算法提供了一个有效的工具，不仅适用于电信行业，还可以推广到其他领域，如金融、保险和市场营销等，进行风险评估和决策支持。