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综合馆
测试实数编码遗传算法的困难度
  • 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.

  • 作者

    李建武  李敏强 

  • 作者单位

    天津大学管理学院,天津,300072

  • 刊期

    2004年4期 ISTIC PKU CSSCI

  • 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 

参考文献
  • [1] Wolpert D H;Macready W G. No free lunch theorems for optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1997,01
  • [2] Zbigniew Michalewicz. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Berlin Heidelberg:Springer-Verlag, 1996
  • [3] Jones T;Forrest S. Fitness distance correlation as a measure of problem difficulty for genetic algorithms. San Mateo,CA:Morgan Kaufmann, 1995
  • [4] Jones T. Evolutionary Algorithms, Fitness Landscapes and Search. Albuquerque:University of New Mexico, 1995
  • [5] Weinberger E D. Correlated and uncorrelated fitness landscapes and how to tell the difference. Biological Cybernetics, 1990
  • [6] Merz P;Freisleben B. Fitness landscape analysis and memetic algorithms for the quadratic assignment problem. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2000,04
  • [7] Naudts B;Kallel L. A comparison of predictive measures of problem difficulty in evolutionary algorithms. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2000,01
  • [8] Davidor Y. Epistasis variance: A viewpoint on GA-hardness. San Mateo,CA:Morgan Kaufmann, 1991
  • [9] 复旦大学. 概率论(第2册,数理统计). 北京:高等教育出版社, 1995
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