一种基于最优近邻交叉的遗传算法

摘要

在自然界中,个体总是企图向其周围优秀的个体学习,同时,这种非监督的学习方式不可避免的受环境的影响,因此,变异总是存在的。受这种现象的启发,为避免GA的早熟和收敛到局部极小,提出了一种新的优化算法,种群大小为N×N,均匀分布在一个正方形内,除边界外,每个个体都有8个邻居。在一个3×3邻域内,保持最优个体不变,其它个体同最优个体交叉,子代经过概率1变异后,取代原来非最优的父代。理论及函数寻优和模板匹配证明,该算法具有很强的寻优能力和很快的收敛速度。