信息熵的改进型遗传算法

资 源 简 介

信息熵的改进型遗传算法

详 情 说 明

信息熵在改进型遗传算法中的应用为进化计算带来了更智能的适应性。传统遗传算法在解决复杂优化问题时，可能会遇到早熟收敛或搜索效率低下的问题，而引入信息熵的概念可以更好地平衡算法的探索与开发能力。

信息熵能够量化种群多样性，帮助算法动态调整选择压力。当种群熵值较低时，意味着个体间差异小，此时算法可能陷入局部最优，需要增加变异概率或引入新的个体来提升多样性。反之，当熵值较高时，可适当降低变异强度，加速收敛。

基于群体浓度更新的操作算子进一步优化了选择机制。它通过评估个体在解空间的分布密度，避免过度选择相似个体，确保搜索过程更具全局性。这种自适应策略能够有效提高算法的鲁棒性，使其在复杂优化问题中表现更优。

这种改进型遗传算法特别适用于多模态优化和高维搜索问题，在工程优化、机器学习参数调优等领域具有较高的实用价值。