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遗传算法中进化停滞问题的思考(1)

2015-06-27 01:01 摘 要 遗传算法作为一种功能强大的随机搜索算法被广泛地应用在许多领域，但是进化效率低下问题始终是困扰用户的一个主要问题，“进化停滞”即是它的表现之一。本文分析了“进化停滞”问题产生的机理，并给出了合理的解决方案。关键词 遗传算法，进化停滞，适应函数一 引言通过对遗传算法的基础理论研究，各种提高进化效率的方法得以广泛采用，但是针对具体的应用领域，还有许多细节问题影响着软件的具体运作，网络优化问题中出现的进化停滞问题就是其中一个例子。遗传算法应用在网络优化中为网络设计者提供了第一手科学的理论依据，但是网络优化问题属于求解复杂问题的全局最优解，时间复杂性决定了遗传算法的执行效率，出现在进化过程中的“进化停滞”问题无疑又加剧了执行效率低下的缺陷，成为遗传算法应用在网络优化问题中的重要条件。二 遗传算法中“进化停滞”问题的分析我们设计了一款染色体采用自然编码，以网络连接边为权值求解网络最小连接费用的软件，固定参数实验中发现如下问题（如表1所示）：表1 进化结果对比表进化代数最小费用0939.88645cm50548.94277cm100460.02706cm200342.16332cm300322.83430cm500322.66646cm某一次500代程序优化运行结果所示，前300代进化基本理想，但300