遗传算法存在问题分析

孙俊丽

摘要：基于遗传算法，分析了遗传算法中早熟现象和重复基因问题出现的原因，归纳了传统的解决办法，提出了有效的解决办法。

关键词：遗传算法；早熟现象；重复基因

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）17-0163-02

1 遗传算法存在问题

1.1早熟现象

遗传算法实质上就是在基因上进行的一系列的相关操作，即选择、交叉和变异操作，通过选择操作，将本代种群中适应度较高的个体遗传到下一代，交叉操作可以实现基因的重组，探索适应度更高的个体，变异操作主要实现基因的突变。通过一系列的操作之后，按照进化论中的优胜劣汰原则，较好的个体逐渐地被进化，较差的个体逐渐地被淘汰，得到遗传算法所寻找的最优解。随着遗传算法的进行，部分较高适应度的个体将会保留下来，如此进行下去，种群中个体大部分的基因将会趋于一致，种群中也会存在很多相似的个体，减小了种群的多样性。从遗传理论上分析，遗传算法能够保证操作的精确度，而且算法中的群体规模可以随机选取，通过一系列操作之后，种群中个体的优秀基因肯定能够遗传到下一代，种群最终能够得出最优解。但实际上，遗传算法实现是有时间限制的，而且实现资源也是有限的，所以实现过程中要考虑到群体规模的大小，遗传算法中的这些限制可能会使群体中的个体过早地丧失多样性。

综上所述，遗传算法的早熟现象指在遗传算法实现过程中，丧失了种群个体的多样性，使个体中的基因趋于一致，导致算法的搜索停止在局部，无法实现在全局的搜索，最终得到的是局部最优解。……