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遗传算法中交叉算法的改进

姜薇  
【摘要】: 遗传算法是在达尔文的进化论的基础上发展而来的,利用遗传算法可寻找多目标问题的解,成为解决多目标问题的有力手段。通过遗传算法可以并行地搜索复杂的解空间,并在此计算基础上再生成多个解,再进行下一轮的并行搜索,从而得到最优解。通过研究者的不断改进,使用遗传算法进行解决各类多目标问题,可以有效地避免产生局部最优以及可以保证解的多样性。 遗传算法的主要流程是:首先确定初始解群体,计算解群体中各个解的适应度,根据适应度的值进行选择操作,如果找到最优解则算法终止,否则根据需要进行变异操作,再进行选择操作,直到找到最优解为止。在遗传算法中最重要的过程是交叉操作,只有交叉操作才能真正体现出自然界的进化过程。 经过对遗传算法中交叉算法的学习与研究,根据算法的不足对其进行了相应的改进,在算法实现上用数组与指针两种形式实现,在实现过程中不只对算法有了更深的了解,对程序设计也有了更深的学习。改进后的交叉算法是将要进行交叉操作的基因进行自身的保存,然后再进行交叉操作,这样避免了因交叉操作而丢失部分基因。


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