作　　者： ; ; ; ;

机构地区： 上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系

出　　处： 《控制与决策》 2004年第5期506-509,共4页

摘　　要： 遗传算法 (GA )的执行过程可看作复杂自适应系统的演化过程 .以 GA运行过程中输出的适应值序列为研究对象 ,通过功率谱和重标定域两种方法发现 GA的输出序列存在自相似行为 .研究表明 ,算法执行过程中最优解的输出与 Hurst指数的变动密切相关 ,算法在全局搜索阶段呈现明显的自相似性 ,而在到达最优值附近则呈现明显的白噪声特征 .这一发现为深刻理解 GA运行机理和优化 GA设计带来了新的思路 . The evolution of GA is a kind of complex adaptive system evolution. By introducing the power spectrum density analysis and re-scaled range method, the self-similar behavior is revealed in GA's fitness series. Further investigation shows the Hurst exponent has intimate relationship with GA's fitness outputs. The evolution of GA exhibits strong self-similar characteristic in its global search stage and much noisy characteristic in its local search stage. This improves the understanding of GA dynamics and will help to better implementation of GA algorithm.

关 键 词： 遗传算法 自相似性 指数 功率谱幂律 演化行为

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]