基于个体相似度交叉率自适应的遗传算法

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标准遗传算法的交叉运算以固定的交叉率进行操作,即不管遗传个体之间的相似程度,所有个体的染色体均以不变的概率进行交叉。本文根据交叉配对个体之间的相似度值自适应地确定交叉率,相似度值大的交叉个体以较小的概率进行交叉,而相似度值小的个体以较大的概率进行交叉。通过这种方法,可以提高遗传寻优计算的效率,加快遗传算法的收敛速度。 The crossover of standard genetic algorithms operates at a fixed rate of crossover, that is, all individuals cross their chromosomes with a constant probability regardless of the degree of similarity between the individuals. In this paper, the crossover rate is adaptively determined based on the similarity between cross-matching individuals. Cross-individuals with large similarity values ​​cross with a smaller probability, while individuals with smaller similarity values ​​cross with a higher probability. By this method, the efficiency of genetic optimization calculation can be improved and the convergence speed of genetic algorithm can be accelerated.
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