遗传算法过程优缺点
遗传算法过程优缺点
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和改进的遗传
和改进的遗传
算法
算法
•
遗传算法 “生成
遗传算法 “生成
+
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检测” 迭代过程的搜索算法
检测” 迭代过程的搜索算法
特点
特点
:
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使用方便、鲁棒性强、便于并行处理
使用方便、鲁棒性强、便于并行处理
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通用性好
通用性好
(
(
对问题域编码
对问题域编码
处理
处理
)
)
•
从理论上分析
从理论上分析
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迭代过程中
迭代过程中
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在保留上一代最佳个体的前提下
在保留上一代最佳个体的前提下
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遗传
遗传
算法是全局收敛的
算法是全局收敛的
•
两个主要遗传算子
两个主要遗传算子
(
(
交叉和变异算子
交叉和变异算子
)
)
都是在一定发生概率的条件下
都是在一定发生概率的条件下
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随机地、没有指导地迭代搜索
随机地、没有指导地迭代搜索
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因此它们在为群体中的个体提供了进
因此它们在为群体中的个体提供了进
化机会的同时
化机会的同时
,
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也无可避免地产生了退化的可能
也无可避免地产生了退化的可能
•
每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息
每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息
或知识
或知识
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然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定
,
,
在求解问题时
在求解问题时
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,
可变的灵活程度较小
可变的灵活程度较小
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这无疑对算法的通用性是有益的
这无疑对算法的通用性是有益的
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但却忽视了
但却忽视了
问题的特征信息对求解问题时的辅助作用
问题的特征信息对求解问题时的辅助作用
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