遗传算法中的交叉算子的述评_李书全

资 源 简 介

遗传算法中的交叉算子的述评_李书全

详 情 说 明

遗传算法作为一种模拟自然进化过程的优化方法，其核心操作之一就是交叉算子。交叉算子模拟了生物遗传过程中的基因重组现象，通过将父代个体的染色体部分交换组合来产生新的子代个体。这种机制保证了优秀基因能够在种群中传播，同时维持种群的多样性。

交叉算子的设计直接影响算法的搜索能力和收敛速度。常见交叉方式包括单点交叉、两点交叉、均匀交叉等。单点交叉随机选择一个切点进行基因片段的交换，计算简单但可能破坏优质基因组合。两点交叉则选择两个切点交换中间片段，保持了更多基因邻接关系。均匀交叉则采用概率方式决定每个基因位的来源，能产生更丰富的组合。

在实际应用中，交叉算子的选择需要根据问题特性进行权衡。对于连续优化问题，还可以采用算术交叉等实数编码特有的算子。优秀的交叉策略应当既能继承父代优良特性，又能产生足够的新颖组合，避免算法过早收敛到局部最优解。交叉概率的设定也很关键，过高会导致优秀个体被破坏，过低则降低搜索效率。