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大变异操作的实现方法

来源:技术探讨    更新时间:2019-12-20 14:46:07    编辑:老王    浏览:1884

  基于以上的讨论,大变异操作由两个子操作组成—集中和打散。

  当某一代的最大适应度Fmax与平均适应度Favr满足:

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  其中0.5<a<1.0,被称为密集因子,表征个体集中的程度,我们就将该代中所有个体设为具有最高适应度个体的形式,这就是“集中”随后,我们以一个比通常变异概率大4倍以上的概率Pbig对集中了的参数进行一次变异操作,这就是“打散”。

  大变异操作要求有两个参数是:密集因子a,大变异概率Pbig,密集因子a,用来决定大变异操作在整个优化过程中所占的比重。a越接近0.5,大变异操作被调用得越频繁。大变异概率Pbig越大,含大变异操作的遗传算法(即“大变异遗传算法”)的稳定性就越好,但是,这是以牺牲收敛速度为代价的。当Pbig=0.5时,大变异操作就近似蜕化成为随机搜索。这一点可以从式得到。

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