标准遗传算法的改进方案——加速遗传算法

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1、!""#年$月系统工程理论与实践第$期nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn文章编号%#"""&’())*!""#+"$&""")&"’标准遗传算法的改进方案,,加速遗传算法金菊良#-杨晓华!-丁晶.*#/合肥工业大学土建学院-安徽合肥!."""01!/河海大学数学物理系-江苏南京!#""0)1./四川大学水电学院-四川成都’#""’2+摘要%针对标准遗传算法在实际应用中存在的问题-设计了简单遗传算法的一种改进形式,,加速

2、遗传算法*343+-并对343的有效性和可行性进行了理论分析和实例分析5关键词%标准遗传算法1改进措施1算法分析1水问题中图分类号%6!!$文献标识码%37389:;<=>?@AB:;C?4?8?DBE3CF=BCQ8FB8???

3、/R=GHBS8B>?<&TBDU-JH8WB8!#""0)-PGB8H1./ABEGKH8S8B>??@F?8?DBEHCF=

4、;<=_C?:T=O343H?@:?HTK

5、3同时从一代点群开始进行多点k多路经搜索寻优-在各搜索点之间交换信息-可以有效地搜索整个解空间1.+编码特征%43通过编码将变量转换成与遗传基因类似的数字编码串结构-43的直接操作对象是这些数字编码串543通过编码机制可以统一处理各种复杂的优化问题1$+概率搜索%43的各种遗传操作都是采用随机方式进行的12+隐含并行性%43通过控制群体中l个串来反映m*l.+阶个图式*TEG?:H+-基于这种隐含并行性-43能利用较少的数字串来搜索解空间中的大量区域-这是它优于其它优化方法最主要的因素1’+自适应

6、性%43用杂交k变异两种遗传算子作为搜索工具-用适应度函数对搜索到的解的质量进行评价-并根据评价结果用选择遗传算子来引导以后的搜索方向5(+算法的简单性k通用性%在43中-编码方式和选择k杂交k变异操作算子都是确定的-易于写成一个简单的通用算法-在应用中要修改的只是与适应度函数有关的具体目标函数的定义方式和43算法控制参数的设置而已5基于这些特点-43已在各种优化领域中开始得到广泛应用h#-!i5标准遗传算法*又称简单遗传算法-AB:;C?4?8?DBE3CF=

7、仍是国内外43应用中常用的实施方案5针对A43在实际应用中存在的问题-本文设计了A43的一种改进方案,加速遗传7收稿日期万方数据%#000&##&#"资助项目%国家自然科学基金*$0)(#"#)+1中国博士后科学基金*中博基h#000i#"号+/第‘期标准遗传算法的改进方案99加速遗传算法p算法!"##$%$&’()*+,$*$()#"%+-&)(./0简称","10探讨了","控制参数的设置技术0并对","的收敛性2全局优化性能和适用性等进行了分析34565的计算原理7,"的选择算子2杂交算子的

8、寻优功能随进化迭代次数的增加而逐渐减弱0在应用中常出现早熟收敛87,"的计算量大2全局优化速度慢87,"优化结果的精度受编码长度控制87,"控制参数的设置技术复杂0目前尚无好的准则指导8特别是当实际问题变量的变化区间很大时0上述问题就十分突出0应用7,"就极为困难3针对这些问题0我们利用在7,"运行过程中搜索到的优秀个体这一子群体来逐步调整变量的搜索区间0可设计一种7,"的改进形式9","3设一般优化问题为/)*:!;<0;=0>0;?1AE<0=0>0?!<1D@AB;ABCA其