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1、分类号：密级：公开学号：2006105单位代码：10407硕士学位论文论文题目:基于模式替代的遗传算法研究及应用研究方向演化计算专业名称计算机应用技术研究生姓名贾玉珍导师姓名、职称李康顺教授2008年12月20日江西·赣州摘要遗传算法是模拟生物界的进化过程而产生的一种现代优化算法，作为一种有效的随机搜索方法，在优化方法中具有独特的优越性，有着非常重要的理论意义和广泛的应用领域。传统优化方法对目标函数解析性质要求较高，遗传算法不需要目标函数的导数信息，具有隐式并行性，所以常用于一些复杂的、大规模的、非线性
2、、不可微的求解优化问题。本论文的主要工作和创新点：（1）提出了一种基于模式替代的方法。该方法通过收集每一代中最好一个或者几个个体，将其记录下来，构成生成模式的采样空间。根据模式固定率来生成模式，由模式生成的新个体来代替种群中的差个体，以此来引导种群的搜索方向。（2）提出采用外来个体来替换种群中的中庸劣等个体的方法。该方法通过增加新的个体来取代种群中的中庸劣等个体，既保证群体的多样性，又加快演化的速度，提高了遗传算法的搜索速度和寻找最优解的能力。（3）提出了一种基于模式替代的遗传算法。该算法采用上述提出的
3、模式替代及外来个体替换中庸劣等个体方法，并证明了该算法的收敛性和复杂性。（4）将基于模式替代的遗传算法运用到一些Benchmark函数的优化问题中，并与其它相关文献进行对比，结果表明该算法收敛快，精度高。（5）将该算法应用于0/1背包问题中。通过与贪婪算法及简单遗传算法结果比较，显示了其有效性和实用性。关键词：遗传算法；模式替代；函数优化；背包问题IAbstractGeneticalgorithmsarenewkindsofmodernoptimizationalgorithmsthatareinspi
4、redbyprincipleofnatureevolution.Asnewkindsofrandomsearchalgorithms,theyhavesomeadvantagesoverthetraditionaloptimizationalgorithms,andareofthegreatimportanceandhaveawiderangeofapplications.Thetraditionaloptimizationalgorithmsusuallyhavestrictlimitationont
5、hefunctionssuchastheirdifferentiability,however,geneticalgorithmsdonotrequirethedifferentiabilityofthefunctionsandhaveparallelproperty,Therefore,theyareoftenbeusedtosolvesomecomplex,largescale,nonlinearandnon-differentiableoptimizationproblems.Themainres
6、earchworkandinnovativepointsofthisworkasfollows：(1)Proposeanewmethodnamedgeneticalgorithmwithschemareplaced.Bycollectingthebestoneorseveralindividualsineverygeneration,thenwritethemdown,wecangettheswatchspacewhichcanproduceschema.Accordingtotherateofsche
7、madecided,wecangetschema,andbyusingthiscangetnewindividualtoreplacetheworstindividualinthepopulation.Bythis,wecangetthesearchingdirectionofthepopulation.(2)Usetheforeignindividualstoreplacetheordinaryandworstindividualsinthepopulation.Byproducingnewindiv
8、idualsrandomly,weusethenewindividualstoreplacetheordinaryandworstindividualstoensurethediversityandspeeduptheevolvement.Bythis,wecanenhancethesearchingefficiencyandability.(3)Basedontheoperatorsandstrategiesproposedabove,a
