基于寿命特征的模糊遗传算法

在知识发觉中遗传算法已经广泛应用于分类，模型选择和其它优化问题．但是它的行为和表现却直接受其输入参数值（如交叉概率和变异概率）的影响，不合理的参数设置通常会导致许多问题比如早熟问题．为此有的学者提出用自适应技术在算法过程中自适应调整这些参数，但这并未对遗传算法产生整体的改善，因为参数设置是依赖于具体问题的．提出了基于染色体个体寿命特征的遗传算法，用模糊逻辑控制器自适应调整交叉概率和变异概率、这个方法加强了遗传算法的全局搜索能力，很好的解决了早熟问题．将本算法和标准遗传算法及自适应遗传算法比较，仿真结果表明本算法在克服早熟问题上的明显优势．