通过邻域的概率模型构建设计胜任的变异算子

本文提出一种胜任的选择变异遗传算法（GA），该算法能够自适应连锁并快速、可靠、准确地求解困难问题。通过概率模型构建过程自动识别搜索问题的关键构建块。变异算子利用连锁组的概率模型在竞争的构建块中寻找最优解。该胜任的选择变异 GA 成功求解了有界难度的可加分离问题，且仅需次二次数量的函数评估。结果表明，对于可加分离问题，概率模型构建的基于构建块的变异复杂度规模为 $O(2^k m^{1.5})$，且比其选择重组算子少需要 $O(k^{0.5} \log m)$ 次函数评估，这证实了其他文献中报道的理论结果（Sastry & Goldberg, 2004）。