用归纳学习引导进化

遗传算法需要在选择操作的正向作用和交叉／变异的破坏性影响之间取得平衡，否则往往会出现收敛速度慢或未成熟收敛，不同于现有的其它改进，论文采用归纳学习的方法来引进化过程趋于这一平衡，文中采用归纳学习的方法，从进化历史进程中抽取出能反映过去进化的错误和成功的规则，进而用它们来引导后读的进化过程，保证在避免重复错误的同时加速进化，基于函数优化和布局求解的实验验证了该方法的有效性。