J4 ›› 2005, Vol. 27 ›› Issue (10): 50-52.
• 论文 • 上一篇 下一篇
蒋冬初[1,2] 林亚平[1]
出版日期:
发布日期:
Online:
Published:
摘要：
在用遗传算法解决实际问题时，人们往往根据经验盲目地选择参数，而很少有人去研究如何选择科学、合理的参数以求达到算法的最优性能。本文在用遗传算法求解函数优化 问题时，提出了一种寻找解决某一类函数优化问题的最优组合参数的方法，并设计了一种交叉、变异概率自适应调节的遗传算法。实例证明，该算法是非常有效的，对提高和 和充分挖掘遗传算法在实际应用中的性能也有一定的参考价值。
关键词: 遗传算法 函数优化 组合参数 自适应
Abstract:
People often select parameters empirically or blindly when they resolve problems with genetic algorithms, but few people study how to find the scienti fic parameters and achieve the best performance. This paper presents a solution to finding the best parameter combination to solve some type of functional optimization problems, and designs a genetic algorithm with adaptive crossover and mutation probability. Experiments show it is valid and significant in improving and excavating the performance of genetic algorithms in practice.
Key words: （genetic algorithm, functional optimization;combinational parameter, adaptive）
蒋冬初[1,2] 林亚平[1]. 遗传算法在求解函数优化中的最优化参数研究[J]. J4, 2005, 27(10): 50-52.
0 / / 推荐
导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX
链接本文: http://joces.nudt.edu.cn/CN/
http://joces.nudt.edu.cn/CN/Y2005/V27/I10/50
