遗传算法的改进遗传算法存在的问题1. 适应度函数标定方式多种多样，没有一个简洁通用的方法2. 遗传算法的早熟现象（即很快收敛到局部最优解而不是全局最优解）是迄今为止最难处理的关键问题。3. 快要接近最优解时在最优解附近左右摆动，收敛较慢。开始时进化速度很快，甚至以指数级进化速度朝着最优解方向前进，但不久以后，进化速度就会变慢，临近全局最优解时则可能是几百代、上千代才向目标逼近一小步，有时甚至停滞不前，出现早熟收敛。 遗传算法改进方法基于以上介绍可知，遗传算法通常需要解决以下问题：确定编码方案，适应度函数标定，选择遗传操作方式和相关控制参数，停止准则确定等，相应地，为改进简单遗传算法的实际计算性能，很多的改进工作也是从参数编码、初始种群设定、适应度函数标定、遗传操作算子、控制参数的选择以及遗传算法的结构等方面提出的。基于不同的问题，遗传算法可以有不同的改进和变形，这也是遗传算法内容丰富和作用强大的原因。人工智能及其应用 4改进的遗传算法 编码方法的选择 编码的修复 适值函数的标定 选择策略 停止准则的改进1. 编码方法 这里来介绍除了0-1编码以为的其他三种重要的编码方法 1. 顺序编码
