Genetisk algoritm (GA) är en av de mest använda populationsbaserade evolutionära sökalgoritmer. Ett av de utmanande optimeringsproblemen där GA har tillämpats i stor utsträckning är val av funktioner. Det syftar till att hitta en optimal liten storlek delmängd av funktioner från den ursprungliga stora funktionen uppsättning. Det har konstaterats att den största begränsningen av det traditionella GA-baserade funktionsvalet är att det tenderar att fastna i lokala minima, ett problem som kallas för tidig konvergens. Ett antal genomföranden presenteras i litteraturen för att lösa detta problem baserat på fitnessskalning, genetisk operatörsmodifiering, ökad genetisk populationsmångfald, etc. I detta dokument presenteras en ny modifierad genetisk algoritm baserad på ökad populationsmångfald, föräldrars urval och förbättrade genetiska operatörer. Praktiska resultat indikerar betydelsen av den föreslagna GA-varianten i jämförelse med många andra algoritmer från litteraturen på olika datauppsättningar.
AlSukker m.fl. REF presenterade en ny modifierad genetisk algoritm baserad på ökad populationsmångfald, föräldrars urval och förbättrade genetiska aktörer.
Enhancing the diversity of genetic algorithm for improved feature selection
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}