云自适应遗传算法

资 源 简 介

云自适应遗传算法

详 情 说 明

云自适应遗传算法是一种将云模型与传统遗传算法相结合的智能优化方法，通过动态调整算法参数来提升搜索效率。

传统遗传算法在解决复杂优化问题时，往往面临早熟收敛或搜索效率低下的问题。云自适应遗传算法引入云模型的"不确定性"特性，主要体现在三个方面：

交叉概率和变异概率的动态调节 利用云模型的模糊性和随机性特征，根据种群适应度分布自动调整交叉/变异概率。当种群多样性高时降低变异概率，避免破坏优良个体；当陷入局部最优时提高变异强度，增强逃逸能力。

自适应选择压力控制 通过云发生器动态调节选择操作的选择压力。在进化初期保持较强选择压力加快收敛，后期减弱选择压力维持种群多样性，平衡算法的勘探与开采能力。

混合云变异算子 结合正态云模型和均匀变异的特点，在最优解附近采用较小幅度的云变异，在远离最优解区域采用大幅变异，实现全局搜索与局部精细调优的协同。

该方法特别适合解决多峰值、非线性等复杂优化问题，在智能调度、参数优化等领域展现出优于传统遗传算法的性能。其核心优势在于通过云模型的不确定推理，使算法参数能够根据进化状态自主调节，降低人工调参难度。