两阶段遗传算法的结构及性能分析

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英文篇名：Structure of two-stage genetic algorithm and its performance analysis 中文刊名：河北科技大学学报 英文刊名：Journal of Hebei University of Science and Technology 作者：刘立民 ; 靳晨霞 ; 杨丽芸 ; 李法朝 英文作者：LIU Li-min1 ; JIN Chen-xia1 ; YANG Li-yun1 ; LI Fa-chao2(1.College of Sciences ; Hebei University of Science and Technology ; Shijiazhuang Hebei 050018 ; China ; 2.College of Econo-mics and Management ; Hebei University of Science and Technology ; Shijiazhuang Hebei 050018 ; China) 中文关键词：基本遗传算法 ; 两阶段遗传算法 ; 收敛性 ; Markov链 英文关键词：basic genetic algorithm ; two-stage genetic algorithm ; convergence ; Markov chain 出版日期：2007-03-30 机构：河北科技大学理学院,河北科技大学理学院,河北科技大学理学院,河北科技大学经济管理学院 河北石家庄050018,河北石家庄050018,河北石家庄050018,河北石家庄050018 年：2007 期：01 出版单位：河北科技大学学报

摘要

针对基本遗传算法(简称BGA)常常存在局部收敛以及收敛解精度不高等方面的不足,提出了一种改进的算法——两阶段遗传算法,给出了算法的结构及具体的实施策略,进而利用Mark-ov链理论和仿真技术分析了该算法的收敛性能,结果表明该算法具有操作简单、鲁棒性强等特点,不仅可以有效地避免寻优过程中的“早熟”现象,而且在很大程度上能提高最优解精度,适合于大规模、高精度的优化问题。
In view of poor convergence and partially converge of basic genetic algorithm(BGA),an new improved algorithm,two-stage genetic algorithm is proposed.The algorithm structure and its implementation strategies are demonstrated.Then,its convergence is analysed by using Markov chain theory and simulation technology.All results indicate that this new improved algorithm will help avoid "premature" phenomenon,and improve the precision of the optimal solution.It is applicable to large scale optimization problems that demand high accuracy.

引文

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