遗传算法中两种学习机制的混合应用

摘要

在遗传算法中引入个体学习机制能够提高算法的性能,避免算法收敛过慢或陷入局部最优.常用的个体学习机制有两种,即拉马克学习与鲍德温学习,通过分析比较了两种学习机制在遗传算法中的性能差异,指出了它们各自的优势与不足.为进一步提高算法性能,基于"学习潜能"的新概念及利用鲍德温学习挖掘个体学习潜能的方法,将两种学习机制有机结合在一起,使学习的优势得到充分发挥,使其不足得到有效抑制.数值试验结果表明,包含两种学习机制的新算法取得了很好的效果.