文献类型：期刊文章

作　　者：何新贵[1] 梁久祯[2]

机构地区：[1]北京系统工程研究所,北京100101 [2]大庆石油学院计算机科学系,黑龙江大庆151400

出　　处：《软件学报》

年　　份：2001

卷　　号：12

期　　号：7

起止页码：981-985

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2002206947136)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：多数遗传算法在搜索解时没有充分利用其问题域的知识 .提出了一类新的改进的适应度函数的遗传算法 .它考虑了函数在搜索点的函数值及其变化率 ,并将该信息加入适应度函数 ,使得按概率选择的染色体不但具有较小的函数值 (对极小化问题而言 ) ,而且具有较大的函数值变化率 .实验结果表明 。

关 键 词：函数梯度  遗传算法 目标函数 适应度函数

分 类 号：O424.23]