针对遗传算法的未成熟收敛问题国内外学者提出了许多改进方法，如：重新启动发、匹配策略、重组策略、代替策略等等。正航仪器的工程师们收集了其中的资料，进行分析：
这些方法的提出的确使得未成熟收敛现象得到一定的缓解，但都对遗传算法本身带来不同程度的负面影响。通过上面的论述已经知道导致遗传算法未成熟收敛的根本原因是种群多样性的下降。而在种群进化过程中，选择、交叉、变异三种操作数起到了主导作用，因此，近些年来有人提出了对上述三种遗传操作数加以改进并增添了新的高品质遗传操作数，使得遗传操作过程中维持种群的多样性，从根本上避免了未成熟收敛现象的发生。

在改进遗传算法的众多学者中，Srinivas 提出一种自适应交叉概率Pc 和变异概率Pm 的方法很具有代表性值得参考和借鉴！其理论原则是：当群体趋于局部最优或个体的适合度趋于一致时，使Pc 和Pm 增加，当个体的适应度比较分散时，Pc和Pm 随之下降，维持群体的多样性，改善搜索能力。但其自适应不具有选择性，当出现未成熟收敛现象时，无论个体的适应度是否接近平均适合度，它的Pc 和Pm 都增加，不利于在非局部最优点的个体对求解空间的搜索，因此还需要进一步改进。
有始必有终，自适应遗传算法的提出，不方面，完善了我国的环境试验设备发展史，另一方面，也鞭策工程师们更好地学习。http://www.zhsysb.com