【摘 要】
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20世纪70年代初,Holland首先提出了遗传算法.由于遗传算法是全新的模拟生物演化的仿生优化算法以及遗传算法既适合无表达又适合有表达的任何类函数,因此己成为许多学科共同关
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20世纪70年代初,Holland首先提出了遗传算法.由于遗传算法是全新的模拟生物演化的仿生优化算法以及遗传算法既适合无表达又适合有表达的任何类函数,因此己成为许多学科共同关注的热点研究领域.但遗传算法仍存在一些缺陷和许多需要改进的地方,遗传算法在人工生命系统中的应用和遗传算法理论也有待更深入的研究.标准遗传算法存在的一些问题,直接影响到遗传算法的性能及遗传算法的执行效果.通过对遗传算法的发展与现状的分析,总结了标准遗传算法流程及六种实现步骤,从数学角度分析了选择概率的定义以及个体产生的下一代的个体数目D(i).指出了标准遗传算法存在的问题以及相应的改进方案,对编码方式、种群的改进、选择交叉突变算子的改进这三个方面作了具体的探讨.特别分析了自然数编码的遗传算法和用十进制编码的遗传算法,求解任意目标函数在满足一定约束条件下的最优化问题.人工生命系统是21世纪科学研究的难题之一,对它的研究才刚刚起步.通过对人工生命系统的原理探讨,利用两个模型,即基于免疫原理的遗传算法建模方法以及基于免疫原理的分类系统模型,研究了人工生命外部系统虚拟生物的遗传进化.总结分析了基于简化的遗传算法模型的收敛性,一般模型的收敛性以及十进制遗传算法的收敛性,得到了有关新一代群体的染色体数学期望,为遗传算法的实际应用提供理论指导和依据.
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