dna进化算法及其改进探讨

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1、分类号：TP301.6UDC：D10621-408-(2012)2757-0密级：公开编号：2008073138DNA进化算法及其应用研究论文作者姓名：申请学位专业：自动化申请学位类别：工学学士指导教师姓名(职称)：论文提交日期：2012年06月06日DNA进化算法及其应用研究摘要DNA计算是一个崭新的研究领域，DNA进化算法是基于生物DNA编码和进化机制的一类仿生优化算法，对解决复杂的组合优化问题非常有效，本研究在借鉴遗传算法的基础上，模拟DNA编码的方式，改变传统遗传算法的0、1编码方式，实现了基本DNA进化算法，针对基本

2、型DNA进化算法可能出现的“早熟”问题(过早的收敛于某一局部最优值)，本设计提出对遗传操作概率自适应操作的方法，同时改变遗传进化操作的步骤，以期加快收敛速度。最后，针对基本型DNA进化算法寻优效果不理想的情况，利用模拟退火算法有着良好的局部寻优性能以及基本型DNA算法全局寻优性能较好的特点，提出一种与模拟退火算法结合的混合算法，即首先使用基本型DNA进化算法运算寻优，假设其运算结果参数在全局内比较接近理论值，然后用此求出的参数作为模拟退火步骤的初始搜索值，而最终结果在以上参数的附近经模拟退火操作随机寻找，并最终找到理论最优值，

3、经大量的仿真试验表明，基本型算法大致能够达到设计要求，改进后的算法具有理想的寻优性能。关键词：DNA计算；自适应算法；模拟退火算法ResearchontheDNAAlgorithmandItsApplicationsAbstractThecomputingbasedonDNAisanewfieldofresearch,DNAevolutionaryalgorithmisaclassofbionicoptimizationalgorithmwhichbasedonbiologicalDNAencodingandevolution

4、arymechanisms,itisveryeffectivetosolvethecomplexcombinationoptimizationproblem,Inthisresearch,basedongeneticalgorithmforreference,weusethewayofsimulationofDNA-encodedtochangethetraditionalgeneticalgorithm0、1encodingandachievedthebasicDNAevolutionaryalgorithm,forthep

5、roblemof"Premature"thatthebasicalgorithmmayarise,usetheadaptiveprobabilityinsteadofthefixedprobabilitytoachievethepurposeofhighspeed.Atlast,Basicalgorithmoptimizationresultisnotanidealsituation,theuseofsimulatedannealingalgorithmhasagoodlocalsearchperformancecharact

6、eristics,sothispaperproposeahybridalgorithmthatcombinedwiththesimulatedannealingalgorithm,experimentsshowthatthealgorithmhasgoodoptimizationperformance.KeyWords:DNAcomputing;Adaptivealgorithm;Thesimulatedannealingalgorithm目录论文总页数：27页1引言11.1课题背景11.2国内外研究现状21.3本课题研究的意

7、义21.3.1DNA生物计算机31.3.2DNA计算与软计算的集成31.4本课题研究方法42研究内容42.1遗传算法简介42.1.1遗传算法的生物学基础42.1.2基本遗传算法62.2基于DNA计算的进化算法72.2.1DNA计算中的基本术语72.2.2有关对DNA进化算法的假设82.2.3DNA进化算法的结构82.2.4DNA进化算法与常规遗传算法的比较132.2.5基本DNA算法的实现143改进方法研究143.1自适应DNA进化算法153.2与模拟退火算法结合的DNA算法164研究结果184.1基本算法的实验结果204.2

8、采取自适应方法改进的DNA进化算法实验结果204.3采用与模拟退火算法结合的混合算法实验结果214.4典型测试函数运行效果图214.5几种方法的比较23结论24参考文献25致谢26声明271引言1994年，美国南加州大学的Aldeman教授在《Science》上发表了一篇关于