采用半初始化和概率扰动策略改进的遗传算法

针对遗传算法在函数寻优过程中收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题，提出一种采用半初始化和概率扰动策略改进的遗传算法DIAGA。首先，通过引入概率扰动策略增加了算法迭代后期的种群多样性，采用半初始化从根本上改变了算法在全局最优解比较过程中的局限性；然后利用马尔可夫链理论证明了DIAGA的收敛性；最后，对六个标准测试函数进行仿真测试。仿真实验结果表明，提出的DIAGA有效摆脱了局部收敛，在搜索精度、收敛速度上具有明显优势，就多维测试函数而言，寻优精度提高了约29%。