【论文】遗传算法的自适应代沟的替代策略研究【李兵等】

资 源 简 介

【论文】遗传算法的自适应代沟的替代策略研究【李兵等】

详 情 说 明

这篇论文探讨了遗传算法中代沟问题的自适应替代策略。遗传算法作为一种模拟自然进化过程的优化算法，其代沟大小直接影响算法的收敛速度和求解质量。李兵等研究者针对固定代沟参数可能导致早熟收敛或效率低下的问题，提出了一种自适应的代沟调整策略。该策略能够根据种群多样性和进化阶段动态调整代沟大小，在算法初期保持较大代沟以增强全局搜索能力，而在后期缩小代沟以提高局部搜索精度。这种方法有效平衡了探索与开发之间的矛盾，避免了传统遗传算法中需要人工调整代沟参数的局限性，为复杂优化问题的求解提供了更智能的解决方案。