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热力学遗传算法计算效率的改进 被引量:9
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作者 应伟勤 李元香 SHEU Phillip C-Y 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期1613-1622,共10页
热力学遗传算法(thermodynamical genetic algorithms,简称TDGA)借鉴固体退火过程中能量与熵的竞争模式来协调GA中"选择压力"和"种群多样性"之间的冲突.然而TDGA目前极高的计算代价限制了其应用.为了提高TDGA的计... 热力学遗传算法(thermodynamical genetic algorithms,简称TDGA)借鉴固体退火过程中能量与熵的竞争模式来协调GA中"选择压力"和"种群多样性"之间的冲突.然而TDGA目前极高的计算代价限制了其应用.为了提高TDGA的计算效率,首先定义一种等级熵(rating-based entropy,简称RE)度量方法,它能以较小的计算成本度量种群中个体适应值的分散程度.然后引入分量热力学替换规则(component thermodynamical replacement,简称CTR),有效地降低了替换规则的复杂度.同时也证明了CTR规则具有驱动种群自由能近似最速下降的能力.在0-1背包问题上的实验结果表明,RE方法和CTR规则在保持TDGA良好的性能与稳定性的同时,极大地提高了其计算效率. 展开更多
关键词 遗传算法 热力学 计算效率 多样性度量潜换规则
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