針對遺傳算法的未成熟收斂問題國內外學者提出了許多改進方法，如：重新啟動發、匹配策略、重組策略、代替策略等等。正航儀器的工程師們收集了其中的資料，進行分析：
這些方法的提出的確使得未成熟收斂現象得到一定的緩解，但都對遺傳算法本身帶來不同程度的負面影響。通過上面的論述已經知道導致遺傳算法未成熟收斂的根本原因是種群多樣性的下降。而在種群進化過程中，選擇、交叉、變異三種操作數起到了主導作用，因此，近些年來有人提出了對上述三種遺傳操作數加以改進并增添了新的高品質遺傳操作數，使得遺傳操作過程中維持種群的多樣性，從根本上避免了未成熟收斂現象的發生。

在改進遺傳算法的眾多學者中，Srinivas 提出一種自適應交叉概率Pc 和變異概率Pm 的方法很具有代表性值得參考和借鑒！其理論原則是：當群體趨于局部最優或個體的適合度趨于一致時，使Pc 和Pm 增加，當個體的適應度比較分散時，Pc和Pm 隨之下降，維持群體的多樣性，改善搜索能力。但其自適應不具有選擇性，當出現未成熟收斂現象時，無論個體的適應度是否接近平均適合度，它的Pc 和Pm 都增加，不利于在非局部最優點的個體對求解空間的搜索，因此還需要進一步改進。
有始必有終，自適應遺傳算法的提出，不方面，完善了我國的環境試驗設備發展史，另一方面，也鞭策工程師們更好地學習。http://m.mingxihui.com