摘要：“過早收斂”是遺傳算法在實際應用過程中經(jīng)常遇到的問題之一。針對這一問題，本文介紹了三種不同的種群多樣性度量方法，分析了多種保持種群多樣性的方法，并提出了具體實施步驟。文中提到的方法在一定程度上保持了種群的多樣性，提高了遺傳算法的尋優(yōu)能力。

關鍵詞：遺傳算法種群熵；種群多樣性；自適應

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9599 （2012） 18-0000-02

遺傳算法（genetic algorithms，GA）是一種模擬自然界生物“優(yōu)勝劣汰”的進化過程，但在實際應用過程中經(jīng)常陷入局部最優(yōu)解或出現(xiàn)不收斂等現(xiàn)象。這些現(xiàn)象的產(chǎn)生主要是因為種群規(guī)模的局限以及遺傳操作中存在的一些不合理，導致進化過程中個別較優(yōu)個體過早地在種群中大量繁殖，種群的多樣性大大降低。針對這一原因，在遺傳算法進化過程中有效的保持種群的多樣性是避免“早熟”現(xiàn)象發(fā)生的一種行之有效的方法。本文將對種群多樣性衡量及保持種群多樣性方法進行分析和討論。