一种改进的遗传算法及其在函数优化中的应用

作者：唐丽; 李鹏飞

来源：价值工程, 2012, (10): 236-237.

DOI：10.14018/j.cnki.cn13-1085/n.2012.10.218

• 早熟
• 病态线性方程组
• 遗传算子
• 适应度函数 prematurity
• ill-conditioned linear equations
• genetic operator
• fitness function

使用简单遗传算法(SGA)求解线性方程组时,由于易发生"早熟"现象,简单遗传算法求出的数值解误差很大甚至会失真。针对此问题,本文提出了一种改进的遗传算法(IGA),并设计了选择算子,交叉算子和变异算子。为了提高简单遗传算法抗"早熟"的能力,采用遗传算子结合惩罚函数,最佳个体保留以及种群迁移等措施。最后以核磁共振测井数学模型线性化后的大型病态线性方程组为例,对算法进行了测试。实验结果表明:同简单遗传算法相比较,IGA在一定程度上提高了数值解的精度。

• 单位
  东北石油大学; 上海医疗器械高等专科学校