多峰值全局优化的混合编码遗传算法

李喜艳; 周清雷; 张文宁

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多峰值全局优化的混合编码遗传算法

更新时间：2026-09-04

- 多峰值全局优化的混合编码遗传算法
- Mixed Coding-Based Gentic Algorithm for Multi-Peak Global Optimization
- 微电子学与计算机 2010年27卷第3期页码：119-121
- 作者机构：
  
  郑州大学信息工程学院,河南,郑州,450001
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家“八六三”计划项目(2007AA010408)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2010
- 稿件说明：
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李喜艳, 周清雷, 张文宁. 多峰值全局优化的混合编码遗传算法[J]. 微电子学与计算机, 2010, 27(3): 119-121,125.

LI Xi-yan, ZHOU Qing-lei, ZHANG Wen-ning. Mixed Coding-Based Gentic Algorithm for Multi-Peak Global Optimization[J]. 2010, 27(3): 119-121.
李喜艳, 周清雷, 张文宁. 多峰值全局优化的混合编码遗传算法[J]. 微电子学与计算机, 2010, 27(3): 119-121,125. DOI：

LI Xi-yan, ZHOU Qing-lei, ZHANG Wen-ning. Mixed Coding-Based Gentic Algorithm for Multi-Peak Global Optimization[J]. 2010, 27(3): 119-121. DOI：

摘要

提出了利用黄金分割点来分割格雷码和实数编码界限的改进的混合编码遗传算法.实验结果表明该算法能够以更快的速度找到多峰值问题的最优解或者近似最优解

不容易陷入局部收敛

并且具有较强跳出局部极值的能力.

Abstract

This paper presents an improved mixed coding-based genetic algorithm by using golden section ratio to partition Gray code and real-coded boundary. The experimental results show that this algorithm not only has higher rate to obtain optimal solution or approximate the optimal solution for multimodal problems

can not be easy to fall into local convergence

but also has stronger ability to jump out of local extremum.

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