CRGA--一种基于保留全局公共模式和约束交叉位置的遗传算法

摘要

提出了一种基于保留全局公共模式和约束交叉位置的遗传算法CRGA,该算法解决了标准交叉算子容易破坏高阶、长而好的模式及其在相似个体之间低效的问题,CRGA通过对适应度高于群体平均适应度的个体模式基因值的统计来估算父个体基因值在子个体中保留的概率,从而达到对高阶、长而好的模式的保护;同时通过约束交叉位置,保证了交叉操作一定能产生新个体.实验结果表明,CRGA算法在收敛精度和收敛速度上都要明显优于基于标准交叉算子的遗传算法.