改进遗传算法的研究现状分析

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1、改进遗传算法的研究现状分析改进遗传算法的研究现状分析作考：马姣姣单位：硕计算机101班研究方向：恢入式电话：15100210163邮箱：majiao515@126摘要：遗传算法是全局优化自适应概率搜索算法，它有智能寻优，鲁棒性等优点，但也存在早收敛，结果不精确等不足。因此许多学者提出了一些改进措施來弥补遗传算法的缺点。木文对近些年來出现的改进遗传算法进行了简要介绍，并对其优缺点进行了评述。关键词：遗传算法；改进遗传算法；变异；收敛Abstract:Geneticalgorithmisaglobaloptimizationadaptiveprobabilitysearchalgo

2、rithm.Ithasintelligentoptimization,robustnessandotheradvantages.Butthereareprematureconvergence,theresultsarenotaccurateandsoon.Somanyscholarsputforwardsomeimprovementmeasurestomakeupfortheshortcomingsofgeneticalgorithm.Thispaperappearsbrieflyintroduceamodifiedgonoticalgorithmcominginrecenty

3、earsanddiscussetheadvantagcsanddisadvantages.Keywords:geneticalgorithm;improvedgeneticalgorithm;convergenee;variation1、引言遗传算法是自起源到当今已经得到了普遍认可，它为我们解决实际问题提供了一个很好的方法，但其自身还存在不足，因此许多学者尝试对遗传算法进行改进以更好地解决实际问题。遗传算法是由美国的教授于年在他的专著《自然界和人工系统的适应性》屮首先提出的，它是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。遗传算法是全局优化口适应概率搜索算法，是模拟自

4、然选择和自然遗传过程中发生的繁殖交叉和基因突变现象。在每次迭代中都保留一组候选解。并按某种指标从解群屮选取较优的个体。利用遗传算子，选择，交叉和变异对这些个体进行组合产生新一代的候选解群，重复此过程直到满足某种收敛指标为止。遗传算法对一个个体解的好坏用适应度函数值来评价,适应度函数值越大，其解的质量越好。而适应度函数是遗传算法进化过程的驱动力，也是进行自然选择的唯一标准。它的设计应结合求解问题木身的耍求而定，遗传算法所使川选择运算來实现对群体屮的个体进行优胜劣汰操作。适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大，选择操作就是按某种方法从父代群体中选取一些个体，遗传到下一代群体；基

5、本遗传算法中采用的选择算子是轮盘赌选择方法，遗传算法要实现全局收敛。首先要求任意初始种群经有限步都能到达全局最优解，其次算法必须有保优操作來防止最优解的遗失，与算法收敛性有关的因素主要包括种群规模选择操作，交叉概率和变异概率。2、遗传算法的产生与发展早在50年代，-•些生物学家开始研究运用数字计算机模拟生物的自然遗传与自然进化过程；1963年，德国柏林技术大学的T.Rechenberg和H.P.Schwefel,做风洞实验时,产生了进化策略的初步思想；60年代，L.J.Fogel在设计有限态H动机时提出进化规划的思想；1966年Fogel等岀版了《基于模拟进化的人T智能》，系统

6、阐述了进化规划的思想；60年代中期，美国Michigan大学的J.H.Holland教授提出借鉴生物自然遗传的基本原理用于自然和人工系统的自适应行为研究和串编码技术；1967年，他的学生J.D.Bagley在博士论文中首次提出"遗传算法(GeneticAlgorithms)一词；1975年,Hollandth版了著名的"AdaptationinNaturalandArtificialSystemsv,标志遗传算法的诞生。70年代初，Holland捉出了“模式定理”(SchemaTheorem),一般认为是“遗传算法的基木定理”，从而奠定了遗传算法研究的理论基础；1985年，在美

7、国召开了第一届遗传算法国际会议，并且成立了国际遗传算法学会(TSGA,InternationalSocietyofGeneticAlgorithms)；1989年，Holland的学生D.J.Goldherg出版了"GeneticAlgorithmsinSearch,Optimization,andMachineLearning”,对遗传算法及其应用作了全而而系统的论述；1991年，L.Davis编辑岀版了《遗传算法手册》，其中包括了遗传算法在工程技术和社会生活M'大量的应用实例。3、遗传算