早熟收敛【早熟收敛】早熟收敛是遗传算法中的一种现象 。
基本介绍中文名：早熟收敛
性质：遗传算法中的一种现象
本质特徵：群体中的各个个体非常相似
特点：超过当前种群的平均个体适应值
简介一般称之为“早熟” ， 是遗传算法中的一种现象 。指在遗传算法早期 ， 在种群中出现了超级个体 ， 该个体的适应值大大超过当前种群的平均个体适应值 。从而使得该个体很快在种群中占有绝对的比例 ， 种群的多样性迅速降低 ， 群体进化能力基本丧失 ， 从而使得算法较早收敛于局部最优解的现象 。早熟收敛的本质特徵是指群体中的各个个体非常相似 ， 群体的多样性急剧减少 ， 当前群体缺乏有效等位基因（最优解位串上的等位基因） ， 在遗传运算元作用下不能生成高阶竞争模式 。详解当我们在某个算法上寻优求解时 ， 不可避免的会有时所得到的解是局部最优解 ， 如下图：此时 ， 算法就进入局部最优解 ， 由于算法的某方面限制 ， 使得算法跳不出局部最优解的範围 。
文章插图
早熟我们称这种现象为算法早熟 。在多维函式最佳化中更是如此 ， 如下图：当算法早熟收敛时 ， 我们要想办法使其跳出局部最优 ， 此时 ， 可以添加随机化特徵 ， 或者添加扰动等 。
文章插图
多维函式