遗传算法交叉算子的性能研究
实数编码遗传算法中交叉算子的研究与改进
实数编码遗传算法中交叉算子的研究与改进
王巍，彭力
江南大学通信与控制工程学院控制研究中心，江苏无锡（214122）
E-mail：wangwei8311@
摘 要：为了克服实数编码遗传算法进化过程易于停滞的缺点，从个体以及种群的平均适应
度两个方面，对常用的中间重组交叉算子进行了详细的分析。并在进一步思考了其他两种改
的个体在下一代的期望复制数为 1”这一事 实的证明，可以看出：这会导致比例选择操 作失去了效力，出现了对每一个个体都复制 一次的结果，即等概率复制。
综上所述，采用中间重组的交叉操作， 父代与子代的平均适应度几乎不发生变化， 并且种群中的个体会趋于相同，使进化过程 停滞。
基于这种观点，对上面图 1 加以分析。 分析如下：虽然中间重组的交叉操作从始至 终不会改变父代与子代的平均适应度，但在 进化开始时，由于初始种群个体的多样性， 选择算子会起到作用，使得种群的平均适应 度有所上升，随着进化的进行，种群中的个 体会趋于相同，导致个体的适应度都约等于 平均适应度，这就使得比例选择操作失去了 效力，而变异只能产生个别的新解，所以造 成了寻优过程的停滞不前。这也就是图 1 中 的曲线开始时上升，随后趋于平缓，而收敛 不到全局最优解的原因了。
f avg (t + 1) =
f (x(t)) + βf ( y(t) − x(t)) + 2
f ( y(t)) + αf (x(t) − y(t))
= f (x(t)) + f ( y(t)) + f (x(t) − y(t)) (α − β )
2
2
= f avg (t) + Δ
(8)
其中
Δ=
f (x(t) − y(t)) (α − β ) 。
遗传算法中交叉算子和变异算子的作用
遗传算法中交叉算子和变异算子的作用全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种基于生物进化原理的优化算法，其主要思想是模拟生物进化的过程，通过模拟遗传、突变和自然选择等操作来寻找问题的最优解。
在遗传算法中，交叉算子和变异算子是两个重要的操作，它们分别负责遗传信息的交换与改变，对算法的性能和收敛速度有着重要的影响。
交叉算子是遗传算法中处理遗传信息的重要操作之一。
它模拟了生物界中的杂交现象，通过交叉操作可以将两个个体的染色体信息重新组合，产生新的个体。
这种重新组合的过程可以带来某种程度上的多样性，从而有利于保持种群的多样性，防止算法过早陷入局部最优解。
交叉算子通常包括单点交叉、多点交叉、均匀交叉等不同的方法，其中单点交叉是最常用的一种。
以一个简单的二进制编码的遗传算法为例，假设染色体长度为5，两个个体分别为10011和01100，进行单点交叉，则可得到如下的交叉结果：父代1：1 0 0 1 1父代2：0 1 1 0 0交叉点：↑交叉后：1 0 0 0 0交叉后：0 1 1 1 1通过交叉算子的作用，可以看到新个体的染色体信息是两个父代的信息进行重新组合得到的，从而带来了新的遗传信息。
这种信息的重新组合可以增加种群的多样性，有助于增加算法的全局搜索能力，使得算法更有可能找到最优解。
相对于交叉算子，变异算子是一种更为局部的操作。
变异算子的作用是在种群中对个体的染色体信息进行随机的变动，以增加种群的多样性。
变异操作可以在一定程度上破坏个体的优势结构，引入新的遗传信息，从而有助于避免陷入局部最优解。
变异算子通常包括比特翻转、基因插入、基因删除等不同的方法。
以前文的例子为例，如果对新个体进行一次比特翻转的变异操作，则可能得到如下的结果：变异前：1 0 0 0 0变异后：1 0 0 1 0通过变异操作，原本的个体信息得到了一定的改变，引入了新的遗传信息。
这种变化有助于增加种群的多样性，使得算法更有可能跳出局部最优解，向全局最优解前进。
遗传算法交叉算子的分析
遗传算法交叉算子的分析
刘智明;周激流;敖蔷
【期刊名称】《四川大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2002(039)005
【摘要】交叉算子是遗传算法中最主要的遗传算子,对种群的搜索性能起着重要的作用.作者就维持种群多样性的角度,提出了有效交叉位置距和有效交叉点的概念,并分析了随交叉点位置不同一点交叉、两点交叉和一致交叉之间的关系,对3种交叉算子各自的搜索空间及交叉算子对模式的影响进行了分析,并给出了一些重要结论.通过函数优化验证了新交叉算子的有效性.
【总页数】4页(P857-860)
【作者】刘智明;周激流;敖蔷
【作者单位】四川大学电子信息学院,成都,610064;四川大学电子信息学院,成都,610064;四川大学电子信息学院,成都,610064
【正文语种】中文
【中图分类】TP13
【相关文献】
1.遗传算法的交叉算子分析 [J], 邓春燕
2.遗传算法无功优化交叉算子分析 [J], 黄小银;欧阳伟
3.遗传算法交叉算子的实质分析 [J], 范青武;王普;张会清;高学金
4.基于强化交叉算子的快速非支配排序遗传算法Ⅱ [J], 汪镭; 张茂清; 郭为安; 吴启
迪
5.改进交叉算子遗传算法的摩擦模型辨识与补偿 [J], 杨贻俊;侯明
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遗传算法的交叉和变异
遗传算法的交叉和变异遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，其中的交叉和变异是遗传算法中最重要的两个操作。
本文将重点讨论遗传算法中的交叉和变异，并探讨它们在优化问题中的作用和应用。
一、遗传算法概述遗传算法是一种基于进化论和遗传学原理的优化算法。
它通过模拟自然界中的进化过程，通过群体中的个体之间的遗传操作，逐步优化求解问题的解。
遗传算法的基本框架包括初始化种群、适应度评估、选择、交叉和变异等操作。
而其中的交叉和变异操作则是遗传算法的核心。
二、交叉操作交叉是指将两个个体的染色体进行部分交换，产生新的个体。
它模拟了自然界中的基因交换过程。
在遗传算法中，交叉操作是为了产生新的个体，引入新的基因组合，以增加种群的多样性和全局搜索能力。
具体而言，交叉操作可以通过单点交叉、多点交叉和均匀交叉等方式进行。
其中，单点交叉是指选取一个交叉点，然后将两个个体的染色体在该交叉点处进行交换；多点交叉则是选取多个交叉点进行交换；而均匀交叉则是按照一定的概率将两个个体的对应基因进行交换。
交叉操作的作用是通过基因的组合和重新排列，产生新的个体，从而增加种群的多样性。
这样可以避免算法陷入局部最优解，提高算法的全局搜索能力。
同时，交叉操作也能够加速算法的收敛速度，使得优良的基因更快地传递给下一代。
三、变异操作变异是指在个体的染色体中随机改变一个或多个基因的值。
它模拟了自然界中基因突变的过程。
在遗传算法中，变异操作是为了引入新的基因变异，以增加种群的多样性和局部搜索能力。
具体而言，变异操作可以通过随机选择染色体上的一个或多个基因，并随机改变其值。
变异操作通常与交叉操作配合使用，以保持种群的多样性。
变异操作的作用是通过随机改变染色体中的基因值，引入新的基因变异，以增加种群的多样性。
这样可以避免算法陷入局部最优解，提高算法的全局搜索能力。
同时，变异操作也能够帮助算法逐步优化，使得算法能够更好地收敛到最优解。
四、交叉和变异在优化问题中的应用交叉和变异是遗传算法中非常重要的操作，它们在各种优化问题中都有广泛的应用。
遗传算法交叉算子浅析
ｅａ（ ￣＝ｆ － ８ ７２９ ８ ） ． １ ｖ ｌ ） （ ７０６ ，． ０ ＝００ Ｕ ５ ８ｌ
ｅａ（ ２＝ｆ ８ ２ ０－ ． ４） ． ２ ｖｌ ） （． ０，９ ９３ ＝０ ０ ９ Ｕ ５ ８ ７
由于本文只讨论交叉算子 ． 因此 ， 不妨假设这两个个体 已经 是 由选 择算 子 提 取 出来 的个 体 ． 接进 入 交 叉 算 子 的运 算 。 直
【 关键词】 ：遗传算 法； 交叉算子； 区间； 价函数 评
遗 传 算 法 中三 个 关 键 的算 子 分 别 为 复制 。 叉 以及 变 异 。 交 这 三个 算 子推 动 着 个体 ． 通过 一 代 代 不 断 迭 代 。 后 收敛 到 最 适 合 最 环境 的个 体 上 。 得 问 题 的最 佳 解 。 中的 交叉 算 子 将按 某 一 交 求 其 叉 概 率对 选 中 的 ２个 个 体 的 基 因链 进 行 交 叉 ．通 过 交 换 两 父 代 个 体 的部 分 信 息构 成 后代 个体 ． 得后 代 继 承 父代 的有 效 模 式 ． 使 从 而有 助 于 产 生优 良个体 。 传 统 的 遗传 算 法 的算 子 中 ， 在 交叉 位 置 是 随 机 的 。 在标 准遗 传 算 法 的操 作 中。 取 了单 点 交 叉 的方 采 式 ． 为每个基因位被选取成交叉点的概率是相等的 ， 是 ， 认 但 二 进制 个 体 不 同基 因位 的改 变所 引 起 的 变量 变 化 的 情 况是 不 相 同 价 函 数起 着 自然 进 化 中综 合 环境 的角 色 ．它 通 过染 色体 的适 应 度 对其 进 行 评 价 ．再 用 适 者 生存 的原则 进 行 取 舍个 体 。把 Ｕ 和 １ Ｕ 代人 ， ２ 即可 得 到 相应 的取 值 。
遗传算法ga交叉算子最详细讲解
遗传算法ga交叉算子最详细讲解全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种受到自然选择和遗传机制启发而发展起来的优化算法，被广泛应用于解决复杂的优化问题。
GA的交叉算子（Crossover Operator）是其中一个重要的环节，在遗传算法中扮演着十分关键的角色。
本文将详细讲解遗传算法中的交叉算子的工作原理、不同的实现方式以及其影响因素。
1. 交叉算子的工作原理遗传算法通过模拟自然界中的进化过程，在解空间中搜索最优解。
在每一代种群中，通过选择、交叉和变异等操作，来产生新一代的个体，并逐步逼近全局最优解。
交叉算子就是其中一个关键的操作，它通过将两个个体的染色体进行配对交换，生成新的个体。
这个过程就好比是生物世界中的杂交。
在遗传算法中，常见的交叉算子包括单点交叉、多点交叉、均匀交叉等。
单点交叉是最简单、最常用的一种方式。
其工作原理是在两个父代个体的染色体上随机选择一个交叉点，然后交换两个染色体中交叉点后面的部分，从而生成两个新的个体。
若父代个体A和B的染色体为10101010和11001100，选择交叉点为第三位，则得到子代个体为10101100和11001010。
2. 不同的交叉算子实现方式除了单点交叉，遗传算法中还有多种不同的交叉算子实现方式。
多点交叉是将两个父代个体的染色体分别选择多个交叉点，然后依次交换这些交叉点之间的部分；均匀交叉是以一定概率在染色体的每个位置上进行交叉操作，从而生成新的个体；部分映射交叉是通过将两个父代染色体的部分区域进行映射交叉，生成新的个体。
在实际应用中，不同的交叉算子实现方式适用于不同的问题，通常需要根据具体问题的特点来选择最合适的方式。
对于较为复杂的问题，多点交叉往往能够更好地维持种群的多样性，从而有利于搜索更加全面的解空间。
3. 交叉算子的影响因素交叉算子在遗传算法中起着至关重要的作用，其好坏直接影响着算法的收敛速度和最终的解质量。
改进的遗传算法求解TSP问题_5改进交叉算子求解TSP问题的研究_41_51
5 改进交叉算子求解TSP问题的研究5.1 引言用遗传算法求解TSP问题的关键就是交叉算子的设计。
通过大量的实践发现，一个好的算子往往能够使群体快速的向最优方向靠拢，反之，则不能达到比较好的效果。
虽然从理论上讲，通过采取一定的方法，譬如，选取初始种群数量足够大，迭代的代数接近无穷大时一定能获得最优解，但实际操作显然是不可能的。
因此，对遗传算法求解TSP问题的交叉算子进行研究和改进，快速地找到近似最优解，无论在学术上还是在应用上都具有十分重要的意义。
5.2 常用交叉算子分析本文的研究主要针对基于路径表示的交叉算子。
人们常用的基于路径表示的交叉算子主要有：部分匹配交叉(PMX)、顺序交叉(OX) 、循环交叉(CX) 、插入交叉(IX) 、两交换启发式(HGA)等算子。
部分匹配交叉(PMX)、顺序交叉(OX) 、循环交叉(CX)这三种算子是最基本的交叉算子，它们使用起来比较简单，而且不会产生非法的路径。
但是它们没有充分考虑TSP问题自身所具有的特点，忽视了父代中边的邻接状况，使得运算效果不理想。
许多的交叉算子都是在它们的基础上设计出来的。
例如：陈国良等在文献[22]中采用的类OX算子，梁艳春等在文献[23]中设计的单点交叉映射算子和单点顺序交叉算子。
这些算子虽然做了一些改进的工作，但效果仍不十分明显。
插入交叉(IX)和两交换启发式(HGA)算子虽然对邻接状况进行了考虑，在交叉的过程中每一步的结果都是在母体的范围内使用贪婪策略进行选择，得到的序列在母体的范围是一种局部最优点列，但是，最后一个城市都没有选择的余地，也就没有考虑染色体最后一个基因和第一个基因之间的距离，同时它们对邻接状况的评价也具有一定的局限性，因此难以保证其选择的优越性。
因此，为克服上述算子的局限性，通过进一步研究，本文提出了两种能够有效利用局部信息，并且能很好的继承父代优秀基因的交叉算子。
通过实例仿真，取得了令人满意的效果。
5.3 顺序插入交叉算子5.3.1 顺序插入交叉算子设计"染色体编码定义为推销员所经过的城市的顺序号，如假设有n个城市1,2,,n染色体12:(,,)n X x x x " ，将上述染色体看成一个环，染色体中n x 的下一个城市为1x 。
基于改进交叉操作的遗传算法无功优化研究
基于改进交叉操作的遗传算法无功优化研究遗传算法是一种基于自然进化过程的优化算法，通过模拟自然界的选择、交叉、变异等过程来最优解。
在无功优化领域，遗传算法被广泛应用于优化电力系统的无功控制问题，以提高系统的稳定性和效率。
然而，传统的遗传算法在处理无功优化问题时存在着收敛速度慢、局部最优解问题等不足之处，因此需要不断进行改进以提高算法的效率和性能。
在无功优化中，交叉操作是遗传算法中至关重要的一步，它决定了新一代种群的多样性和空间的广度。
因此，改进交叉操作的遗传算法对于提高算法性能具有重要作用。
目前，有关改进交叉操作的研究主要集中在两个方面：一是改进交叉算子的设计，包括交叉率、交叉方式、交叉种群选择等方面；二是结合其他优化算法的思想，如模拟退火算法、粒子群算法等，提高交叉操作的效果。
在改进交叉算子设计方面，研究者提出了很多新的交叉方法，如均匀交叉、部分匹配交叉、循环交叉等。
这些新的交叉算子可以有效地增加新一代种群的多样性，避免陷入局部最优解。
同时，还有研究者提出了自适应交叉率的概念，即根据种群适应度的变化动态调整交叉率，以提高算法的效率。
另一方面，结合其他优化算法的思想也是改进交叉操作的一种有效途径。
例如，模拟退火算法是一种基于物理学原理的全局优化算法，可以用来改进遗传算法中的交叉操作。
研究者可以利用模拟退火算法中的温度参数来控制交叉过程中的多样性和局部能力，从而提高算法性能。
粒子群算法也是一种优化算法，可以用来优化遗传算法中的交叉算子，通过模拟群体智能行为来提高交叉操作的效果。
综上所述，改进交叉操作的遗传算法在无功优化问题中具有重要意义。
通过设计新的交叉算子、调整交叉率，结合其他优化算法的思想等手段，可以有效提高遗传算法的性能和收敛速度，从而更好地解决无功优化问题。
未来的研究可以进一步探索交叉操作的改进方法，构建更加高效的无功优化算法，为电力系统的稳定运行和节能降耗做出更大的贡献。
遗传算法的交叉算子研究
ｃｏ￣ｖ ｒ ｐ ｒｔｒ ｅｃｍｐ ｃｔｄｑ ｅｔ ｎ ｅ ａ ｌ： ｏ ｉａｏｉ ｐｉ ｚｔ ｎ ｓｈ ｄ ｌ ｇ ｒａ ｅ ｅａ ｓ ｎｔ ｏ ｌａｅ ｕ ｓｉ ｓ（ｘ ｍｐｅ ｃｍｂ ｔｒ ｌ ｔ ａｉ ， ｃ ｅｕｉ ｏ ｏ ｏ ｉ ｈ ｉ ｏ ｎ ａ ｏ ｍｉ ｏ ｎ
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中 图分 类号 ： Ｐ ８ Ｔ １ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ １ １５ ２ ０ ）６ ６７—０ １７ —０ ８ （０ ６０ —０ ３ ３
Ｔｈｅ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｓ ｖ ｒＯｐ ｒ ｔ ｒｏ ｎ ｔｃＡｌｏ ｉｈ ｓ ｓ ａ ｃ ｆＣｒ ｓ ｏ ｅ ｅ ａ ｏ ｆＧｅ ｅ ｉ ｇ ｒｔ ｍ
其本质是一种高效全局搜索的方法能在搜索过程中自动获得和积累有关空间搜索的知识并自适应地控制搜索过程以获得最优解基本遗传算法johnholland教授通过模拟生物进化过程设计了最初的遗传算法我们称为基本遗传算法标准遗传算法或简单遗传算法根据个体适应值对其进行优劣判定的评价函数用来改变复制过程中产生的子个体遗传组成的遗传算子交叉和变异遗传算法参数
体的某个 或某些位 ． 交叉体现了信息 交换 的思想 ．１ 交叉操作是 遗传算法 中最 主要 的遗 传操作 ． 作用是组 合出新 的个 （） 其 体 ， 串空间进行有效搜索 ， 在 同时降低对有效模式 的破坏概率 ．２ 交叉运算是 遗传算 法区别 于其它 进化算法 的重要特征 ， （） 它在遗传算法 中起关键 的作用 ， 是产生新个体 的主要方法 ．３ 交 叉算子 的设计 包括 如何确定交 叉点 的位 置和如何进行部 （）
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｔｈ ｒｉｌ ｔｏ ｕ ｅ ｉ ｄ ｆｃ ｏ ｓ ｖ ｒｏ ｅ ａｏ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｏ ｉ ｇ ｍｅ ｈ ｄ ａ ｄ ｕ ｅ ｏ ｅ ａ ｔ ｅ ｉ ｒ ｄ ｃ ｓ ｋ ｎ ｓ ｏ ｒ ｓ ｏ ｅ ｐ ｒ ｔ ｒ ａ ｅ ｎ ｃ ｄ ｎ ｔ ｏ ｎ ｓ ｆ ｃ ｎ
遗传算法中的交叉算子
遗传算法中的交叉算子遗传算法是一种模拟自然进化过程的搜索优化算法，它根据群体适应度的不断进化，在可行解空间中搜索最优解。
遗传算法中的交叉算子表现出了重要的作用，它是遗传算法中进化群体的重要演化机制之一，有着关键的作用。
本文将讨论遗传算法中的交叉算子，介绍其概念、方法和应用。
一、交叉算子的概念在遗传算法中，交叉算子是指将两个个体的基因重组，并产生新的个体的算子。
交叉操作基于基因重组这一自然现象，用于提高个体的适应度，并增加进化的多样性。
交叉操作是遗传算法中的重要操作之一，它可以优化群体的遗传性，以便使算法能够更好地接近要求的最优解。
二、交叉算子的方法在遗传算法中，不同的交叉算子方法可以通过不同的基因重组方式来实现。
目前，遗传算法中常用的交叉算子有三种方法：单点交叉、多点交叉和均匀交叉。
1、单点交叉单点交叉是指通过随机选择一个交叉点来实现基因重组。
它是一种基于随机选择的优化方法，通过随机选择交叉点，将两个个体的基因断开，并将交叉点的两个子串交换。
这种方法在操作中简单有效，计算速度快，但是难以保证搜索的全局性。
2、多点交叉多点交叉是基于单点交叉的改进，它选择多个交叉点进行基因重组。
多点交叉算子将通过基因重组激活更多的随机性，以便在遗传搜索的过程中，更好地保护个体信息，并且生成更多的变异体。
多点交叉的效果更加理想，但是计算量更大。
3、均匀交叉均匀交叉是指按照一定比率进行基因重组。
它是基于随机选择的交叉，将两个个体的基因按比例分为两个子串，并将交换点按某种概率进行交换。
均匀交叉算子不需要随机选择交叉点，而是以相同的概率重组每个基因位。
由于它随机性较高，搜寻的广度大，因此更容易发现可能的最优解，但是他的计算量较大。
三、交叉算子的应用交叉算子在遗传算法中起着非常重要的作用，它不仅可以提高群体遗传信息的多样性，而且可以保护群体的遗传信息，避免过分的收敛。
它可以减小搜寻空间，避免依赖私有信息的陷落到局部最优解，增加全局最优解的可能。
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定当前群体 中每个个 体遗传 到下一代 群体 中的 机会 中的 多少 ， 然后反复进行 选择 、 交叉和变异三个遗传算子操作 ，
直到满足停止条件为止
（）对群体迭代地执行下面的（１） ｔ¨ ， ３ 和 ） 直到满足
收稿 日期 ：１ １ ２ ｌ ２０ —１ 一 ８ ３
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法已被广泛应用 于组合优化 、 自动控制 、 机器学 习 、 ＾工生 命等众多领域 ．
操作 叫选择 ． 选择的 目的是把 优化的个体 （ 或解） 直接遗 传 到下一代或通过配对交叉产生新的个体再 遗传到下一代 常用 的选择算子有适应度 比例选择 、 最优保存策略和排 序
选择等 ．
交叉算子作为遗传算 法 中起 核心作用 的遗传 操作算 子， 它直接影 响着算 法的最 终实现 和性能 ， 也越来 越受到 了＾们的注意和重 视 ， 本文根据 目前实际应用中遗传算 法
研 宄， 分析 了交叉算子 对遗待算法收敛性 的影响以厦如何有 效地设计 高性 能的交更算子
关键 词 ： 遣侍算法 ； 芟叉算子； 性能 ； 收敛性
中固分类 号 ：Ｐ８ Ｔ １
文献标识码 ： Ａ
文 章编 号 ：Ｕ Ｉ ７ Ｘ ２０ ）３ ０６ ３ Ｉ 一８６ （Ｃ２０ 一Ｏ２ —０ Ｏ
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｈ ｒｏ ｍ ａ ｃ ｆＣｒ ｓｏ ｅ ｐ ｒ ｔｒ ｉ Ｇｅ ｅｉ ｇ ｒｔ ｍｓ ｔ ｄ ｎ ｔ ｅ Ｐｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｏ ｏ ｓ ｖ ｒ Ｏ ｅ ａ ｏ ｎ ｎ ￣ｃ Ａｌ ｏ ｉｈ
布的随机数来产生 ， 并按与个 体适应 度成正 比的概率 来决
Ｏ 的操作 变异操 作可 以使 遗传 算法具 有局部 的 随机 一１ 搜索能力 ， 井维持群 体的多 样性 ． 常用 的变异算 子有 基本
变异算 子 ． 逆转算子和 自适应 变异算 子等
基车遗 传算 法的主要步骤 ：
（）选择适 当的编码方式 １ （）随机产生韧始群体 ２
Ｋ ｙｓ ｄ ：ｅｅｃａ ｍ；Ｔ ｓｖｒ ｐｒｔ ； ｒ ｍ ｎｅ ｔｖｒｅｅ ｅ ｍｒｓ ｇｎｔ Ｉ ｉ 耐 ｃ。 ０ｅ ｏｅａ ￣ｐ ｆ ｍ ｃ；ｃ ｅ ｎｅ ｓ ｏｅ ｏ ｍ ｇ
遗传算法（ ｅｅｉ Ａｇｒｈ ｓ缩写为 ｃ ）是美国密西 Ｇ ｎｔ ｌ ｉｍ ， ｃ ｏｔ Ａ
编码 ： 把一个问题的可行解从其解空间转换到遗传算 法所能处理 的搜索 空间的转换方 法称为编码 编码是 应用 遗 传算 法时要解决 的首要问题 常用的编码方 法有二进 制 编码 、 浮点数编玛 、 符号编码等 选择 ： 从群体 中选择优胜 的个体 ， 淘汰劣质 的个体 的
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第 １ ９卷 第 ３ 期 ２０ ０２年 ５月
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遗传 算 法 交 叉 算子 的性 能研 究
蒋冬初
（ 阳师范高等专科 学校 物理 系 ， 益 湖南 益 阳 ４３￣ ） １０ｔ ９ 摘 要 ： 据 目前 实际应用 中遗待 算法的基 本概况 ， 根 对遗 待算法 中起核 心作 用的交更 算子的性能进行 了
根（ ｉｈ ａ ） Ｍ ｇ ．ｃｉ ｎ 大学 的 Ｈ ｌ ｎ 教授 于 ２ 世 纪 ７ ｏａ ｄ ｌ ０ ０年代提出的
一
种随机概率搜索算法 ， 是一种模拟 自然 界生物进化 过程
与机制求解极值 同题 的一类 自组织 、 自适 应的人工智 能技
术， 具有隐 含井行性和全局搜索性两太特点 ． 目前 ， 遗传 算
ＪＡ 愕 一 Ｉ ＮＧ
（ ｅ ｎｍ ｏ ， ｉ ｎ ｅｃｅ ｏｅｅ Ｙｙｎ ，Ｈ ｎｎ ４ ３４ ） Ｄ ｅ Ｐｙ ｆ Ｉ Ｙｙ ｇＴａ ｈｒ Ｃ ｌｇ ， ｉ ｇ ｕａ ， １０９ ａ ｓ ｌ ａ
Ａ ｓｒ ｃ ： ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｈ ｅ ｅａ ｉ ａｉｎ ａ ｏ ｔｇ ｎ ｔ ｌｏ ｉ ｍ ｎ ｆ ｔａ ｐ ｌ ａｉｎ ｈ ｓｐ ｐ ｒｓ ｄ ｅ ｂ ｔａ ｔ Ａｃ ｏｄ ｎ ｔｅ ｇ ｎ ｒｌｓｔ ｔ ｂ ｕ ｅ ｅｉ ａ ｇ ｒ ｈ ｓ ｉ ｃ ｕ ｌ ｐ ｉ ｔ ＊ｔｉ ａ ｅ ｔ ｉ ｏ ｕ ｏ ｃ ｔ ａ ａ ｃ ｏ ｕ ｄ ｔｅ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｏ Ｉ ｓ Ｖ ｒｏ ｒ ｔ ｅ ｅ ｉ ａｇ ｒ ｈ ｈ ｆ ｍａ ｃ ｆｃ ０ ｅ ｐ ａｏ ｉ ｇ ｎ ｔ ｌｏｉ ｍ．ａ ａ＞ｅ ｔ ｉｆ ｅ ｃ ｎ Ｃ ｒ ｒ ｇ ｎ ｅ ａ ｄ ｈ ｗ ｔ ｄ ｓ ｎ ｅ ｏ ｅ ｒｎ ｃ ｔ ｎ ｌ ｄ ｉ ｌ ｎ ｅｏ Ｏｌｅ ｅ ｃ ｎ ｏ ｅ ｉ Ｔ ｓｎ ｕ ，ｒ ￣ ｏ ｇ ｈｇ ｒ ｒ ａ ｃ ￣ ｉ ｐ ｆ ｍ ｎ ｅｃ ｈｅ ｏ ｖ ｒ ｐ ｒｔ ｒ ｆ ｃｅ ｔ ． ｏ ｅ ａｏ ｆ ｉ ｌ ｏ ｅｉ ｎ ｙ
的基本概况 ． 对遗传算法 中起核心作用的交叉算子的性能
进行了研究 ， 析了交 叉算 子对收敛性的影响 及如何 有 分 效地设计高性能 的交叉算子
１ 基本遗传算法 的原理
遗传算法将要优化 的问 题转 化为某个适 应值 函数 的 极大化问题 ， 基本遗传算法首先使用 固定长度的二进制符 号串对 个体进行编码 ． 初始群体中各十十体的值用 均匀分
蒋冬初 ： 遗传 算法变叉算于 的性自 研究 Ｅ
终止 条 件 ：
交叉 ： 两个 父代个体的部分结构加以替换重组 而生 把 成新个体的称为操作 ． 过交叉 ， 通 可 太大提 高遗传算 法 的搜索能力 ． 交叉算 子在遗传 算法中起 着最核 心的作 用 ． 常用的交叉算子有单点交叉 、 二点交叉和多点交叉等
变异 ： 就是把某些基因座上的基因值取反 ． １ 即 —０或