模糊自适应参数调整的改进遗传算法

罗梅; 贾志娟

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模糊自适应参数调整的改进遗传算法

更新时间：2026-09-04

- 模糊自适应参数调整的改进遗传算法
- The Improved Genetic Algorithm Based on Fuzzy Controller with Adaptive Parameter Adjustment
- 微电子学与计算机 2010年27卷第4期页码：1-4
- 作者机构：
  
  1. 天津工程师范学院计算机系,天津,300222
  2. 郑州师范学院机构信息技术系,河南,郑州,450044
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目（50275113）
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2010
- 稿件说明：
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罗梅, 贾志娟. 模糊自适应参数调整的改进遗传算法[J]. 微电子学与计算机, 2010, 27(4): 1-4,8.

LUO Mei, JIA Zhi-juan. The Improved Genetic Algorithm Based on Fuzzy Controller with Adaptive Parameter Adjustment[J]. 2010, 27(4): 1-4.
罗梅, 贾志娟. 模糊自适应参数调整的改进遗传算法[J]. 微电子学与计算机, 2010, 27(4): 1-4,8. DOI：

LUO Mei, JIA Zhi-juan. The Improved Genetic Algorithm Based on Fuzzy Controller with Adaptive Parameter Adjustment[J]. 2010, 27(4): 1-4. DOI：

摘要

为提高遗传算法的优化性能

构建了交叉及变异算子的模糊动态调整器

给出了参数调整过程、模糊逻辑控制器的执行策略及控制过程.采用标准的Benchmark测试函数比较了模糊控制器参数调整的遗传算法和简单遗传算法的性能

结果表明该算法求解精度高

优化效率高及进化代数少.

Abstract

For providing the optimizaiton performance of the genetic algorithm

the fuzzy dynamic regulator for mutation and crossover operators is constructed

the adjusting process of parameter is specified

and the implementing tactics as well as the controlling process are also provided in detail. The performances of the improved genetic algorithm and simple genetic algorithm are compared by the standard Benchmark testing function

the result indicate that the proposed method has many advantages such as higher optimization accuracy

higher optimization efficiency and fewer evolution steps.

关键词

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