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测试实数编码遗传算法的困难度
引用本文:李建武,李敏强. 测试实数编码遗传算法的困难度[J]. 管理科学学报, 2004, 7(4): 40-44
作者姓名:李建武  李敏强
作者单位:天津大学管理学院,天津,300072
基金项目:国家自然科学基金资助项目(70171002;69974026).
摘    要:分析了遗传算法困难度测试在遗传算法研究中的重要意义. 鉴于当前这方面的研究集中于二进制编码遗传算法,对实数编码遗传算法的困难度测试进行了分析. 探讨了实数编码遗传算法困难度分析的适应值与距离相关系数测试法与基于随机游走模型的相关函数测试法,提出了最佳一阶函数逼近测试法,做了大量实验,并根据实证分析结果对三种方法进行了比较与评价.

关 键 词:遗传算法困难度   实数编码   FDC 测试法   随机游走模型   最佳一阶函数逼近
文章编号:1007-9807(2004)04-0040-05
修稿时间:2002-07-15

Analyzing GA- hardness for real encoding in genetic algorithms
Abstract:This paper firstly analyzes the significance of testing GA-hardness in the study of genetic algorithms. Be2cause the study in this aspect nowfocuses on binary encoding , we analyze how to test GA-hardness for real encodingin genetic algorithms. After discussing the method of FDC(fitness distance correlation) and the method of correlationfunctions based on the randomwalk model , we propose the best one-order function approximation method to test GAhardnesswith real encoding. At last , a lot of experiments are done , and these methods are compared and evaluatedaccording to the experimental results
Keywords:GA-hardness    real encoding    FDC(fitness distance correlation)    random walk model    best one-orderfunction approximation
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