一种改进的遗传退火进化算法

资 源 简 介

一种改进的遗传退火进化算法

详 情 说 明

遗传退火进化算法是一种结合遗传算法和模拟退火思想的改进优化算法。该算法在传统遗传算法的基础上引入模拟退火的温度控制机制，有效改善了算法容易陷入局部最优的问题。

算法的核心思想是通过温度参数控制变异操作的概率。在高温阶段，算法允许较大范围的变异，增强全局搜索能力；随着温度逐渐降低，变异幅度减小，算法转向局部精细搜索。这种机制既保留了遗传算法的群体搜索优势，又具备退火算法的渐进收敛特性。

该算法的主要改进点体现在三个方面：首先，在种群初始化阶段引入混沌映射，提高初始解的多样性；其次，交叉操作采用自适应概率策略，根据个体适应度动态调整；最后，变异操作受温度参数控制，实现全局搜索与局部搜索的平衡。

这种混合算法特别适合解决复杂的多峰优化问题，已在函数优化、路径规划、参数优化等多个领域得到成功应用。相比传统遗传算法，它能更有效地跳出局部最优，获得更好的全局优化结果。