* 1 单击此处编辑母版标 题样式 单击此处编辑母版副标题样式 遗传算法的改进遗传算法的改进 n 自从1975年Holland系统地提出遗传算法 的完整结构和理论以来，众多学者一直致 力于推动遗传算法的发展，对编码方式、 控制参数的确定、选择方式和交叉机理等 进行了深入的探究，引入了动态策略和自 适应策略以改善遗传算法的性能，提出了 各种改进的遗传算法。 n 下面介绍几种改进的遗传算法。分层遗传算法 n CHC算法 n CHC算法是Eshelman于1991年提出的一种改进 遗传算法，第一个C代表跨世代精英选择(Cross generational elitist selection)策略，H代表异物种 重组，第二个C代表大变异。CHC算法与基本遗 传算法不同点在于： n 1、选择 n 通常，遗传算法是依据个体的适应度复制个体完 成选择操作的，而在CHC算法中，上世代种群与 通过新的交叉方法产生的个体群混合起来，从中 按一定概率选择较优的个体。这一策略称为跨世 代精英选择。n 2、交叉 n CHC算法使用的重组操作是对均匀交叉的一种改进。 n 当两个父个体位置相异的位数为m时，从中 n
