基于重构变异算子遗传算法的研究

来源：计算机技术与发展杂志2015年第12期北京时间：

作者：贺永兴;杨瑞;唐伟;欧新良

摘要：针对遗传算法存在早熟和局部搜索能力差的缺点,提出重构变异算子遗传算法( Reconstruction Mutation Operator Genetic algorithm,RMOGa). 该算法由速成算子和自适应算子组成. 首先,通过速成算子来平衡变异算子和交叉算子在遗传算法中的地位,以此来改善遗传算法中的早熟现象;其次,采用自适应算子来保留遗传过程中适应度大的个体,从而增强局部搜索能力;最后,引入"路由判断冶的方法来加快算法的收敛速度. 实验过程使用MaTLaB 7. 0仿真软件,选取四组典型的测试函数,采用基本遗传算法( Simple Genetic algorithms,SGa)、双变异率遗传算法( Double Mutation Genetic algo-rithm,DMGa)以及文中提出的基于重构变异算子遗传算法(RMOGa),分别对测试函数在收敛精度上进行对比. 结果表明,RMOGa算法能很好地解决遗传算法早熟与陷入局部最优解的问题.

关键词：遗传算法;遗传早熟;重构变异算子遗传算法;双变异率遗传算法;路由选择;局部最优解