遗传算法的研究与应用

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遗传算法是一种模拟自然界生物进化的搜索算法,由于它的简单易行、鲁棒性强尤其是其不需要专门的领域知识而仅用适应度函数作评价来指导搜索过程,从而使它的应用范围极为广泛,并且己在众多领域得到了实际应用,取得了许多令人瞩目的成果,引起了广大学者和工程人员的关注。 遗传算法是一种新兴的技术,正处于发展期,虽然在应用领域获得了丰收,但其理论基础还较薄弱,有许多地方需要研究和发展充实。本文对遗传算法理论与应用进行了一些研究与分析工作。首先,分析了遗传算法基础原理—模式定理在一维染色体编码方案上的适用性,提出了遗传算法设计的一些原则;其次,在对传统遗传算法的基本结构和基本流程的研究分析基础上,对传统遗传算法作了一些改进:扩展了传统遗传算法的群体概念,根据生物学上的“大量繁殖,生存竞争”的原理,细分了原来传统遗传算法的单一群体概念,提出了根据遗传的不同阶段分为两个不同的群体—竞争群体和适应性群体,并给出了新概念建立的依据,分析了其意义;在此基础上,提出相关的遗传算子—繁殖因子。并且,根据分析遗传算法局部搜索能力弱的特点,提出将运筹学中的单纯形法应用于遗传算法中,增强了遗传算法的局部搜索能力。由此改进了传统遗传算法计算模型,文中指出了新的计算模型的改进意义及其作用,最后根据新模型实际设计了一种混合遗传算法。最后,本文做了一些实践应用方面的研究工作,实际编程实现了混合遗传算法(MGA),并将之用于求解函数寻优问题,在应用中验证了混合遗传算法的有效性,并通过与传统SGA的实算结果对比,更进一步说明了算法的改进效果。
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