乌尔里希·德里格斯；马丁·卡巴斯；马库斯·齐尔斯 自适应遗传算法：一种动态自动配置遗传搜索算法的方法。 （英语） Zbl 0972.90060号 Voss，Stefan（编辑）等，元神经科学。用于优化的局部搜索范式的进展和趋势。1997年7月21日至24日在法国索菲亚·安蒂波利斯举行的第二届元神经科学国际会议（MIC-97）。多德雷赫特：Kluwer学术出版社。231-248 (1999). 概要：与其他现代元启发式算法一样，遗传算法（GA）声称是一般的问题解决者。虽然遗传算法已经成功地应用于各种不同的组合优化问题，但作为一个通用的问题求解器，需要对遗传算法进行仔细且耗时的调整，这是一个主要缺点。在本报告中，我们引入了自适应遗传算法（AGA）的概念，作为此校准问题的解决方案，它动态地执行GA参数的在线自动配置。为了证明AGA相对于GA在求解质量、鲁棒性和计算量方面的优越性能，我们给出了三个不同组合优化问题的计算结果。我们的基准包括两个标准基准问题（二次分配问题和周期车辆路线问题）和一个航空公司调度中出现的真实世界问题。有关整个系列，请参见[Zbl 0930.00082号]. 引用于1文件 MSC公司： 90C27型 组合优化 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 90B20型 运筹学中的交通问题 90B80型 离散位置和分配 关键词：遗传算法；二次指派问题；车辆路径问题；组合优化 软件：QAPLIB公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{U.Derigs}等人，in：元神经科学。用于优化的局部搜索范式的进展和趋势。1997年7月21日至24日在法国索菲亚·安蒂波利斯举行的第二届元神经科学国际会议（MIC-97）。多德雷赫特：Kluwer学术出版社。231--248（1999；Zbl 0972.90060）