Fuzzy adaptive genetic algorithm based on auto-regulating fuzzy rules
喻寿益, 邝溯琼 · Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni · 2010
作为转线路概率(P c ) 的价值在简单基因算法(SGA ) 的表演上象低集中率和早熟的现象那样有缺点，变化概率(P m ) 被修理。解决这些问题，模糊控制方法和基因算法是系统地综合的创造一种基于调整汽车的模糊规则(ARFR-FAGA ) 改进了模糊适应基因算法(FAGA ) 。由使用模糊控制方法， P c 和 P m 的值根据进化进程被调整，并且模糊规则被另一个基因算法优化。在解决功能优化问题的试验性的结果证明 ARFR-FAGA 的集中率和答案质量在全球搜索显然基于专家知识(EFAGA ) SGA，统帅和模糊适应基因算法超过那些。