遗传算法研究进展

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1、第２９卷第４期计算机应用研究Ｖｏｌ．２９Ｎｏ．４２０１２年４月ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓＡｐｒ．２０１２遗传算法研究进展马永杰，云文霞（西北师范大学物理与电子工程学院甘肃省原子分子物理与功能材料重点实验室，兰州７３００７０）摘要：对遗传算法编码策略、遗传算子、参数确定、收敛性、欺骗问题等理论在国内外的研究现状进行了系统的研究，并对遗传算法在国内外的研究进展和新的应用领域进行了讨论；最后，通过对近几年研究文献的统计分析，探讨了遗传算法的研究热点和发展方向。关键词：遗传算法；遗传算子；收敛性；约束；多目标优化中

2、图分类号：ＴＰ１８文献标志码：Ａ文章编号：１００１３６９５（２０１２）０４１２０１０６ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１２．０４．００１ＲｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍＭＡＹｏｎｇｊｉｅ，ＹＵＮＷｅｎｘｉａ（ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｔｏｍｉｃ＆ＭｏｌｅｃｕｌａｒＰｈｙｓｉｃｓＦｕｎｃｔｉｏｎａｌＭａｔｅｒｉａｌｓｏｆＧａｎｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ，ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＰｈｙｓｉｃｓ＆ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＮｏｒｍａｌＵｎｉｖ

3、ｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｄｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｑｕｏｏｆｍａｉｎｍｅｔｈｏｄｓｕｓｅｄｉｎｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｓｕｃｈａｓｃｏｄｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ，ｇｅｎｅｔｉｃｏｐｅｒａｔｏｒｓ，ｐａｒａｍｅｔｅｒｓｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ，ｄｅｃｅｐｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓａｔｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｄｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒ

4、ｉｔｈｍａｔｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄａｎｄｔｈｅｎｅｗａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｆｉｅｌｄｓａｓｗｅｌｌ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｈｏｔｓｐｏｔｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｐａｐｅｒｓｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｇｅｎｅｔｉｃｏｐｅｒａｔｏｒｓ；ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ；ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ；ｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ遗传算法是由美国的Ｈｏｌｌａｎｄ教授

5、于１９７５年在他的专著持。文献［２］提出了一种多目的进程调度的二进制编码遗传［１］算法，算法中只有一小部分二进制变量被选择编码成二进制染《自然界和人工系统的适应性》中首先提出的，它是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法。遗传算色体，通过对关键产品、任务、单位的识别来实现。文献［３］提法模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突出了一种混沌ｇｒａｙ编码方法。二进制编码的遗传算法进行数变现象，在每次迭代中都保留一组候选解，并按某种指标从解值优化时，有精度不高的缺点，实数编码对多参数优化问题有群中选取较优的个体，利用遗传算子

6、（选择、交叉和变异）对这更好的性能。文献［４］在解空间通过反向变换将实数染色体些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满映射到量子位，采用量子位概率指导的实数交叉与混沌变异相足某种收敛指标为止。与传统的启发式优化搜索算法相比，遗结合进化染色体。虽然实数编码具有精度高、便于大空间搜索传算法的主要本质特征在于群体搜索策略和简单的遗传算子。的优点，但是只适用于连续变量问题。混合染色体编码方［５］式也是一种有效编码的方法。文献［６］将复数编码的思想群体搜索使遗传算法得以突破领域搜索的限制，可以实现整个应用到遗传算法中，利用复数的模与实自

7、变量对应，以实部和解空间上的分布式信息采集和探索；遗传算子仅仅利用适应值虚部两个变量来表示一个自变量，挖掘群体中个体的多样性，度量作为运算指标进行随机操作，降低了一般启发式算法在搜减少局部收敛。文献［７］提出了动态相似度参数零件族编码，索过程中对人机交互的依赖。该编码方法通过零件工艺相似性、零件自身相似基因比动态划!遗传算法理论研究进展分零件族，大大减少了编码长度和求解时间。!"遗传算子按照生物学上可进化性的概念，遗传算法所追求的也是当遗传算法的操作算子包括选择、交叉和变异三种基本形前群体产生比现有个体更好个体的能力，即遗传算法的可进化式，

8、构成了遗传算法强大搜索能力的核心，是模拟自然选择和性或称群体可进化性。因此，遗传算法的理论和方法研究围绕［８］遗传过程中发生的繁殖、杂交和突变现象的主要载体。着这一