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  • 算法早熟收敛

    简介

        ​一般称之为“早熟”,是遗传算法中的一种现象。指在遗传算法早期,在种群中出现了超级个体,该个体的适应值大大超过当前种群的平均个体适应值。从而使得该个体很快在种群中占有绝对的比例,种群的多样性迅速降低,群体进化能力基本丧失,从而使得算法较早收敛于局部最优解的现象。

      早熟收敛的本质特征是指群体中的各个个体非常相似,群体的多样性急剧减少,当前群体缺乏有效等位基因(最优解位串上的等位基因),在遗传算子作用下不能生成高阶竞争模式。

    详解

        当我们在某个算法上寻优求解时,不可避免的会有时所得到的解是局部最优解,如下图:

    此时,算法就进入局部最优解,由于算法的某方面限制,是的算法跳不出局部最优解的范围。

    我们称这种现象为算法早熟。

         在多位函数优化中更是如此,如下图:

    当算法早熟收敛时,我们要想办法使其跳出局部最优,此时,可以添加随机化特征,或者添加扰动等。

    参见曹欢欢的博客http://home.ustc.edu.cn/~chh1990/chero/blog/blog.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/chero/p/2802106.html
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