正态随机噪声环境下遗传算法的动态适应度评价

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2019.03.019

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正态随机噪声环境下遗传算法的动态适应度评价

学术论文 | 更新时间：2025-07-02

- 正态随机噪声环境下遗传算法的动态适应度评价
- Dynamic Fitness Evaluation of Genetic Algorithms in Normal Random Noisy Environments
- 电子学报 2019年47卷第3期页码：649-656
- 作者机构：
  
  南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室,江西,南昌,330063
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61440049，No.61866025）;江西省自然科学基金 (No.20161BAB202038，No.20181BCB24008）
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2019.03.019
  中图分类号： TP301.6
- 网络出版：2019-03-25，
  
  纸质出版：2019
- 稿件说明：
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正态随机噪声环境下遗传算法的动态适应度评价[J]. 电子学报, 2019,47(3):649-656.

Dynamic Fitness Evaluation of Genetic Algorithms in Normal Random Noisy Environments[J]. Acta Electronica Sinica, 2019, 47(3): 649-656.
正态随机噪声环境下遗传算法的动态适应度评价[J]. 电子学报, 2019,47(3):649-656. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.03.019.

Dynamic Fitness Evaluation of Genetic Algorithms in Normal Random Noisy Environments[J]. Acta Electronica Sinica, 2019, 47(3): 649-656. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.03.019.

摘要

在大量实际应用问题进化优化的适应度评价都受到了噪声的干扰.本文研究了正态随机噪声对适应度评价的影响机理，对比分析了正态随机噪声环境下不同适应度评价方法的性能.本文提出了一种多次评价一次采样的动态适应度评价方法，该方法在种群更新过程中，重新评价上一代种群，可以降低伪优个体（劣个体）的生存周期，抑制随机噪声对优胜劣汰机制的影响.实验结果也表明总采样次数相同的情况下，新方法的性能优于一次评价一次采样和一次评价多次采样方法.

Abstract

In many practical applications of evolutionary optimization

the fitness evaluation is subject to noise.In this paper

the effect of normal random noise on fitness evaluation is studied

and the performance of different fitness evaluation methods is compared and analyzed.A dynamic fitness evaluation method is proposed.In the process of population regeneration

the method evaluates all surviving individuals again

reduces the survival period of the pseudo-superior individuals (the inferior individuals)

and restrains the interference with noise on the survival of the fittest.Experimental results show that the proposed method has better performance than the method of one evaluate and one sampling or one evaluate and multiple sampling at the same total number of sampling.

关键词

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