实数编码下遗传算法的改进及其应用

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1、重庆大学硕士学位论文1绪论g：遗传操作算子，包括选择算子o。：，一，、交叉算子O。：J"x，专，×，和变异算子O。：IxI；p：遗传操作算子的操作概率，包括选择概率只、交叉概-：孳eo和变异概率艺；』，寸R+表示适应度函数；f：，‘v专{o，1)表示终止条件。图1．1简单遗传算法的基本流程Fig．1．1Basiccircuitofsimplegeneticalgorithm1．3遗传算法的发展历程及研究现状1．3．1遗传算法的发展历程Holland的学生J．D．Bagley于1967年在他的博士论文中首次提出“遗传算法”这一术语，其中的遗传操作算子包含了选择、交叉、变异、倒位及显性

2、等，并采用双倍体的编码方式，与目前研究的遗传算法中的相应操作十分相似。同时为了满足遗传算法在迭代过程中的需要，他提出适应度定标(Scaling)及遗传算法自我调整的概念。这些思想在遗传算法的发展过程中所起的作用十分明显。1975年，Holland把遗传算法的基本思想应用于自然及人工自适应系统，提出了对遗传算法发展极为重要的定理——模式定理(SchemaTheorem)，还出版了其开创性著作《自然系统和人工系统的自适应行为(AdaptationinNaturalandArtificialSystems)))，分析总结了遗传算法的数学基本理论及方法，为遗传算法广重庆大学硕士学位论文1绪

3、论泛、成功地应用奠定了基础。同年，DeJong[10]发表了题为“一类遗传自适应系统的行为分析(AnAnalysisoftheBehaciorofaClassofGeneticAd删iveSystem)”的学位论文，主要论述了有关遗传算法求解函数优化问题的研究。DeJong将Holland提出的模式定理与大量的纯数值函数优化实验成功地结合起来，建立了遗传算法基本工作框架，并对选择、交叉及变异等遗传操作算子进行完善和系统化，得到一些对于遗传算法的发展和应用具有重要指导意义的结论，同时还提出了其他新的操作策略，如代沟等，并建立了五个著名的测试函数，推动了遗传算法进一步的发展。二十世纪8

4、0年代，遗传算法迎来发展的蓬勃期。1980年，Michigan大学的A。D．Bethke发表了题为“作为函数优化器的遗传算法”的博士论文；1987年，Davis出版了((GeneticAlgorithmandSimulatedAnnealing))一书，以论文集的形式介绍了遗传算法的应用技术实例；1989年，Goldberg[2】出版了专著《遗传算法在搜索、优化和机器学习中的应用(GeneticAlgorithmsinSearch．OptimizationandMachineLearning)))，该书全面分析了遗传算法的理论及应用研究，并例举了大量的实例来进行论证，系统总结了遗传

5、算法的主要成果，使得遗传算法得到快速的普及与推广。二十世纪90年代以后，人们比较重视遗传算法的基本问题，DeJong称为“重防基本的假设”。同时由于遗传算法求解问题的有效性、仿真环境下易于实现、可扩充性及易于和其他方法相结合，所以其在各种不同的领域内得到广泛应用，引起了许多学者的关注。1991年，LawrenceDavis[11】出版了著作《遗传算法手册(HandbookofGeneticAlgorithm)))，该书介绍了遗传算法应用的大量实际例子，包括社会经济、科学计算及工程技术，对于有效应用遗传算法具有重要的指导意义。同年，佛罗里达大学的T．E．Davis发表了题为“从模拟退

6、火收敛理论向简单遗传算法的外推”的博士论文。1992年，Michalcwicz出版了一本具有重要影响力的著作“GeneticAlgorithms+DataStructures=EvolutionPrograms",该书对于遗传算法在最优化问题中的应用起到了推波助澜的作用，1994年，该书又再版发行¨2I。同时国内也有一些相关书籍相继出版，如武汉大学刘勇、康立山、陈国良、王熙法、周明、孙树栋等【3，4，l引。从1985年开始，以遗传算法为主题的多个国际会议在世界各地定期召开，即ICGA(IntenationalConferenceonGeneticAlgorithm)；在欧洲“Par

7、allelProblemSolvingformNatura：FPSN"为题的国际会议1990在德国开始举行，以后每两年都会举办一次类似的会议；相关的还有世界计算智能大会；此外，还有ANN&GA、EP、GP、SEAL等和Intemet上专门的遗传算法站点更是推动了遗传算法实质性的发展。重庆大学硕士学位论文1绪论1．3．2国内外研究的基本现状目前对遗传算法的研究课题主要集中在：(1)遗传算法数学理论的研究；(2)对遗传算法进行改进的研究；(3)遗传算法的应用研究。自从19