文献类型：期刊文章

作　　者：张铃[1] ahu.edu.cn 张钹[2]

机构地区：[1]安徽大学人工智能研究所 [2]清华大学计算机科学与技术系

出　　处：《软件学报》

基　　金：国家自然科学基金!(No.696 75011);国家863高科技项目基金!(No.863-306-05-08-3);国家973高科技项目基金!(No.G1998030509)资助

年　　份：2000

卷　　号：11

期　　号：7

起止页码：945-952

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX1996、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2001115502129)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：众所周知 ,“模式定理”和“隐性并行性”是遗传算法 ( genetic algorithms,简称 GA算法 )的两大理论基础 .该文对这两个原理进行分析 ,指出这两个原理存在有不严格和不足之处 ,即作为 GA算法的基础 ,这两个原理尚欠完善 .为加深对 GA的理解 ,文章提出遗传算法的一个新的改进模型——理想浓度模型 .通过对此模型的分析 ,得出遗传算法本质上是一个具有定向制导的随机搜索技术 .其定向制导原则是 ,导向以适应度高的模式为祖先的染色体“家族”方向 .最后给出两个典型的函数求最大值的模拟例子 .从模拟结果看 ,改进后的GA算法大大提高了算法的速度 ,解的精度也有所提高 .

关 键 词：遗传算法 模式定理 理想浓度模型  

分 类 号：O242.23]