典型文献
矩阵结构遗传算法
文献摘要：
针对传统遗传算法在函数优化问题中的不足,提出构建一种矩阵结构种群的遗传算法MGA(Matrix Structure Genetic Algorithm).MGA采用矩阵形式的数据结构,借助于矩阵的行、列及主对角线等概念描述种群,并在此结构上对选择、交叉和变异三种算子均进行改进.选择算子是通过逐行寻优构建父代精英种群,具体操作是每行最优个体移动到所在行的主对角线位置;交叉算子采用父代精英种群中任意两个个体A(i,i)和A(j,j)交叉产生两个子代个体A(i,j)和A(j,i),并分别置于关于主对角线对称的位置(i,j)和(j,i);变异算子是对种群全体逐一进行克隆变异,若克隆变异结果优于原个体则选择克隆变异结果,否则不变.经过上述三步的若干次循环迭代,最终以矩阵种群中的最优个体为问题的最优解.通过对若干函数优化问题的实验测试表明,该方法收敛速度很快,全局收敛性能显著提高,可以推广到其他演化算法.
文献关键词：
矩阵结构;遗传算法;精英种群;克隆变异;函数优化问题
中图分类号：
作者姓名：
潘峰;龙福海;施启军;魏嘉银
作者机构：
贵州民族大学 模式识别与智能系统省级重点实验室,贵州 贵阳 550025;华南理工大学 软件学院,广东 广州 510006
文献出处：
引用格式：
[1]潘峰;龙福海;施启军;魏嘉银-.矩阵结构遗传算法)[J].计算机技术与发展,2022(09):121-125,133
A类：
克隆变异
B类：
矩阵结构,函数优化问题,MGA,Matrix,Structure,Genetic,Algorithm,矩阵形式,数据结构,借助于,对角线,选择算子,逐行,父代,精英种群,具体操作,每行,动到,交叉算子,个个,子代,变异算子,否则,三步,若干次,最优解,实验测试,测试表明,收敛速度,很快,全局收敛性,收敛性能,演化算法
AB值：
0.357994
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