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遗传算法需要在选择操作的正向作用和交叉/变异的破坏性影响之间取得平衡,否则往往会出现收敛速度慢或未成熟收敛.不同于现有的其它改进,论文采用归纳学习的方法来引导进化过程趋于这一平衡;文中采用归纳学习的方法,从进化历史进程中抽取出能反映过去进化的错误和成功的规则,进而用它们来引导后续的进化过程,保证在避免重复错误的同时加速进化.基于函数优化和布局求解的实验验证了该方法的有效性.