【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第1期 351-355页,共5页

【作 者】： 吴佳俊 [1] ; 王帮峰 [1,2] ; 芦吉云 [2]

【摘 要】 研究一种改进的元胞遗传算法。将遗传算法中的个体适应度和元胞自动机中的邻居定义做了结合，提出基于元胞间距离以及元胞个体适应度的“影响力算子”，并作为算子中心元胞判断邻居的依据，从而形成改进算法，并对改进算法的基本性能的进行了两组定量分析，一是影响力算子对选择压和多样化损失的控制，另一部分是将算法与改良后传统元胞遗传算法做了对比测试。结果显示，即便使用最朴素的影响力算子而且不采用其它优化手段的情况下，算法依然能对选择压和多样化损失进行有效地控制，并且相较于使用了最优个体保持和小范围竞争择优的传统元胞遗传算法收敛率提高了约10％。