基于个体相似度的改进自适应遗传算法研究

摘要

针对遗传算法容易过早地收敛于局部最优解,即早熟问题,本文分析了产生早熟问题的原因,并在此基础上提出了个体相似度的概念。通过个体相似度选择进行交叉操作的父代个体,同时给出一种新的自适应调整交叉概率和变异概率的策略,并以求Schaffer’s F6函数的最大值为目标进行仿真实验。仿真结果表明,改进遗传算法跳出局部最优值的能力大于标准遗传算法和文献[12]算法,平均函数值也高于两者。因此,在全局收敛性上,该方法要优于标准遗传算法和传统自适应遗传算法,能够有效地避免早熟问题的发生。该研究适合于实际的工程应用。