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智能计算及应用遗传算法PPT课件.pptx
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3
遗
传
算
法
的
改
进
C
H
C
算
法
自
适
应
遗
传
算
法
基
于
小
生
境
技
术
的
遗
传
算
法
4
遗
传
算
法
的
应
用
解
决
带
约
束
的
函
数
优
化
问
题
解
决
多
目
标
优
化
问
题
解
决
组
合
优
化
问
题
遗
传
算
法
在
模
式
识
别
中
的
应
用
第
1
页
/
共
52
页
3
遗
传
算
法
的
改
进
改进的途径
改变遗传算法的
组成成分;
采用混合遗传算
法;
采用动态自适应
技术;
采用非标准的遗
传操作算子;
采用并行遗传算
法等。
第
2
页
/
共
52
页
遗
传
算
法
的
改
进
改进思路
1991
年
Eshelman
提
出的一种改进遗传
算法;
C
:跨代精英选择(
Cr
oss generational elitist
selection
)策略;
H
:异物种重组(
Heter
ogeneous r
ecombinatio
n
);
C
:大变异(
Cataclysmic mutation
)。
1. CHC
算法
第
3
页
/
共
52
页
遗
传
算
法
的
改
进
选择
上一代种群与通
过新的交叉方法产
生的个体群混合
起来,从中按一
定概率选择较优的
个体;
即使交叉操作产
生较劣个体偏多,
由于原种群大多
数个体残留,不
会引起个体的评价
值降低;
可以更好地保持
遗传多样性;
排序方法,克服
比例适应度计算的
尺度问题。
CHC
算法
第
4
页
/
共
52
页
遗
传
算
法
的
改
进
交叉
均匀交叉的改进:
当两个父个体位值
相异的位数为
m
时,从中随机选取
m
/2
个位置
,实行父个体位
值
的交换;
显然,这样的操作
对模式具有很强的
破坏性。
确定一阈值,当个
体间距离低于该阈
值时,不进行
交叉操作。进化收
敛的同时,逐渐地
减小该阈值。
CHC
算法
第
5
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52
页
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