基于不动点理论的改进遗传算法及其应用
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国家自然科学基金(11272112);河北省自然科学基金(E2012402061)


Improved genetic algorithm based on fixed point theory and its application in multi-dimensional space
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    摘要:

    针对遗传算法的遗传效率问题,引入不动点理论思想,通过寻找全标单纯形来对最优解进行定位,对全标单纯形再次剖分,寻找其内部的全标单纯形,使最优解得范围进一步缩小。遗传算法按相对适应度大小随机选取全标单纯形内的点作为初始化群体,极大地提高了遗传算法的效率。将遗传变异区间化,锁定在全标单纯形内或附近单纯形,使得最优解的精确度也得到极大地提高。

    Abstract:

    The fixed point theory of the"split-label-split"idea is introduced into the genetic algorithms to solve genetic efficiency,locking the optimal solution looking for completely labeled simplexes,finding their internal completely labeled simplexes in the resubdivision of simplexes in the previous step make the optimal solution regions further reduced.Genetic Algorithms randomly select points in the completely labeled simplexes as the initial group in the relative size of the fitness,which greatly improved the efficiency of genetic algorithm.Genetic variation occurred in completely labeled simplexes or near them,which makes the precision of the optimal solution greatly improved.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

李群,高瑞贞,张京军.基于不动点理论的改进遗传算法及其应用[J].河北工程大学自然版,2013,30(3):67-70

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  • 收稿日期:2013-04-24
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  • 在线发布日期: 2015-01-12
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