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总结前人的一些工作,讨论了进化算子操作概率的计算规则.通过对现有方法的深入分析,提出一种多样度和适应度联合引导的遗传算法操作概率计算方法。分析多样度动态变化曲线的变化规律后,提出多样度动态变化的线性方法和多样度动态变化的指数方法。提出了一种运用变形的Manhattan学习方法来动态地调整遗传算法操作概率的适应性调整策略。通过一些仿真实验验证了本文提出的方法能有效地提高GA的性能。