遗传算法中突变算子的数学分析及改进策略
张良杰; 毛志宏; 李衍达
清华大学自动化系 北京 100084
MATHEMATICAL ANALYSIS OF MUTATION OPERATOR AND ITS IMPROVED STRATEGY IN GENETIC ALGORITHMS
Zhang Liangjie; Mao Zhihong; Li Yanda
Department of Automation,Tsinghua University, Beijing 100084
摘要 本文在简要介绍遗传算法的基础上,通过引入#em/em#位改进子空间的概念,对不同情形下突变概率的最优选取进行了分析,然后采用模糊推理技术来确定选取突变概率的一般性原则。良好的仿真结果显示了本文所提改进策略的有效性。
关键词 ：
遗传算法（GA）; i 位改进子空间 ,
模糊推理
Abstract ：This paper analyzes the optimization problem of mutation probability (Pm) in genetic algorithms by applying the definition of i-bit improved sub-space. Then fuzzy reasoning technique is adopted to determine the optimal mutation probability in different conditions. The superior convergence property of the new method is evaluated by applying it to two simulation examples.
Key words ：
Genetic algorithm（GA）
i-bit improved sub-space
Fuzzy reasoning
收稿日期: 1995-04-05
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