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基于熵测度的自适应遗传算法
基于熵测度的自适应遗传算法
摘要
本论文介绍了一种基于熵测度的自适应遗传算法，该算法结合了遗传算法的优点和熵测度的概念，用于解决复杂优化问题。该算法通过使用熵测度来评估个体的多样性和群体的收敛性，并通过自适应操作来实现种群的动态调整，从而增加全局搜索的能力。实验结果表明，该算法在多个测试函数上都能取得优异的性能。
1.引言
随着科学技术的发展，优化问题在各个领域中得到了广泛应用。遗传算法作为一种生物启发式优化算法，已经在实践中取得了一定的成功。然而，传统的遗传算法在解决复杂优化问题时存在着局部最优、收敛速度慢等问题。为了克服这些问题，熵测度的概念被引入到遗传算法中。
2.相关工作
熵测度是信息论中的一个重要概念，用于度量随机变量的不确定性。近年来，熵测度被广泛用于解决模式识别、数据挖掘等领域的问题。在优化问题中，熵测度可以用来评估个体的多样性和群体的收敛性。
3.熵测度的自适应遗传算法
基于熵测度的自适应遗传算法使用熵测度来度量种群的多样性和群体的收敛性。个体的多样性可以通过计算种群的熵来评估，而群体的收敛性可以通过计算种群的均方根变异度来评估。基于这两个度量，算法可以自适应地调整种群大小和交叉概率，以实现更好的全局搜索能力。
4.算法流程
基于熵测度的自适应遗传算法的流程如下：
1)初始化种群
2)计算种群的熵和均方根变异度
3)根据熵和均方根变异度调整种群大小和交叉概率
4)进行选择、交叉和变异操作
5)更新种群
6)判断是否满足停止条件，如果满足则输出最优解；否则返回第2步
5.实验分析
为了评估基于熵测度的自适应遗传算法的性能，我们将其与传统的遗传算法进行了比较。实验结果表明，基于熵测度的自适应遗传算法在多个测试函数上都能取得比传统遗传算法更好的优化结果。这表明该算法能够有效地增加全局搜索的能力，提高优化问题的求解效果。
6.结论
本论文介绍了一种基于熵测度的自适应遗传算法，该算法结合了遗传算法的优点和熵测度的概念，用于解决复杂优化问题。实验结果表明，该算法在多个测试函数上都能取得优异的性能。未来的研究方向可以是进一步改进算法的收敛速度和稳定性，以及应用该算法解决更复杂的实际问题。
参考文献：
[1]Goldberg,D.E.(1989).GeneticAlgorithmsinSearch,Optimization,andMachineLearning(Vol.7).Addison-WesleyLongmanPublishingCo.,Inc.
[2]Li,M.,&Chen,J.(2011).Anewadaptivegeneticalgorithmbasedonentropy.ComputerEngineeringandApplications,47(21),9-11.