遗传算法的改进策略及其应用

针对基本遗传算法在优化应用中遇到的诸如局部搜索能力差，计算量大，对较大搜索空间适应能力差和早熟收敛等棘手问题，本文将传统的单纯形搜索算法与遗传算法结合，提出了一种混合遗传算法，并在进行操作中将交叉，变异概率与个体的适应度结合提出一种个体自适应概率，使算法在产生新个体的同时，最大限度地保护优秀个体不受破霈，从而提高了整个算法的运算效率，在上述基础上又引入了加循环操作以加强对优秀个体的利用率，进一步提高算法的效率，通过典型测试函数的数值算例验证，表明本文方法不但可以有效的克服遗传算法的上述缺陷，而且计算速度，稳定性，精度都有明显提高。