针对传统遗传算法用于多峰值问题时容易出现的问题,提出了一种基于适应度自动调节的改进遗传算法(FMT-GA)。FMT-GA算法采用了与传统遗传算法不同的适应度评估方法以及选择算子,并设计了基于适应度值大小的类似于非均匀变异的自适应变异算子以及自适应交叉算子,在约束条件的处理上,与传统的做法也有较大差异。文章最后对2个多峰值函数进行了实验测试,测试结果表明,FMT-GA算法克服了传统遗传算法易停滞于局部极值的缺陷,收敛精度以及速度都有了比较明显的提高。
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