模糊自适应遗传算法

被引：4

作者：

张大斌

王婧

刘桂琴

朱侯

机构：

[1] 华中师范大学信息管理系

来源：

计算机工程与设计 | 2008年 / 18期

关键词：

模糊推理系统; 模糊遗传算法; 自适应; 熵; 遗传算法;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2008.18.067

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对标准遗传算法在实际应用中存在的早熟问题,设计了标准遗传算法的一种改进形式——模糊自适应遗传算法。该算法是利用种群的方差和熵来衡量种群多样性,并根据每代种群的方差和熵设计模糊推理系统来自适应控制交叉概率和变异概率。通过多峰函数优化问题的仿真实验,表明了该模糊自适应遗传算法的可行性和有效性。

引用

页码：4783 / 4785

页数：3

共 13 条

[1]

MATLAB遗传算法工具箱及应用.[M].雷英杰等编著;.西安电子科技大学出版社.2005,

[2]

MATLAB辅助模糊系统设计.[M].吴晓莉;林哲辉等编著;.西安电子科技大学出版社.2002,

[3] 基于BP算子的自适应混合遗传算法研究 [J].

韩瑞峰 ;

李娟 .

计算机工程与设计, 2007, (03) :651-652

[4] 用于函数式自动生成的改进遗传算法 [J].

蔡钧 .

计算机工程与设计, 2006, (09) :1660-1662

[5] 模糊自适应遗传算法的原理和发展 [J].

何宏 ;

钱锋 ;

不详 .

计算机工程与应用 , 2005, (22) :17-20

[6] 一种新型保持种群多样性的遗传算法 [J].

申元霞 ;

张翠芳 .

系统仿真学报, 2005, (05) :1052-1053+1071

[7] 智能化遗传算法 [J].

丛明煜 ;

王丽萍 .

高技术通讯, 2003, (04) :43-48

[8] 遗传算法进化状态的测度及非随机性遗传操作方法 [J].

韩生廉 ;

周文愚 ;

何华 .

信息与控制, 2002, (03) :223-226

[9] 模糊自适应遗传算法及其性能分析 [J].

金聪 .

小型微型计算机系统, 2001, (09) :1080-1082

[10] 遗传算法的改进 [J].

韩万林 ;

张幼蒂 ;

不详 .

中国矿业大学学报 , 2000, (01) :102-105

← 1 2 →