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1、一种基于排序的LDF改进遗传算法李荣雨,等一种基于排序的LDF改进遗传算法AnImprovedGeneticAlgorithmforLDFBasedonSorting李荣雨陈鑫(南京工业大学电子与信息工程学院,江苏南京211816)摘要:针对高维数据建模过程中常见的非线性复杂问题,使用遗传算法进行全局寻优。考虑到标准遗传算法在搜索过程中存在的多种收敛性问题,提出基于排序的拉普拉斯分布函数(LDF)改进遗传算法。该算法针对性地改进了遗传算法的多种收敛性问题,解决了遗传算法过快收敛至局部最优解以及后期收敛
2、速度过慢等问题。根据实际生产数据,对轧钢精轧机组进行了仿真模拟,仿真实验结果表明了该算法切实可行,在保证了优化效果的同时,也保证了算法的总体收敛速度和稳定性,具有良好的应用前景。关键词:高维数据算法收敛问题遗传算法拉普拉斯分布函数(LDF)适应度函数交叉算子优化算法中图分类号:TP18;TH6文献标志码:ADOI:10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201602001Abstract:Inhighdimensionaldatamodelingprocess,thecomplex
3、nonlinearproblemiscommonlyseen,thusglobaloptimizationisconductedbyusinggeneticalgorithm.Consideringthemultipleconvergenceproblemsexistinginstandardgeneticalgorithm,theimprovedgeneticalgorithmforLaplacedistributionfunction(LDF)basedonsortingisproposed.Th
4、ealgorithmimprovesthemultipleconvergenceproblems,solvestheproblemsofprematureconvergenceoflocaloptimumsolution,andtheslowconvergenceinlatephase.Thesimulationbasedonpracticalproductivedatafromthesteelrollingfinishingmillgroupisconducted,theresultsofsimul
5、ationindicatethatthisalgorithmisfeasible,itensurestheoptimizationeffect,overallconvergencespeedandstability,andpossessesexcellentapplicableprospects.Keywords:HighdimensionaldataConvergenceproblemGeneticalgorithmLaplacedistributionfunction(LDF)Fitnessfun
6、ctionCrossoveroperatorOptimizationalgorithm0引言1遗传算法简介实际生产过程大多具有高维度、强关联和非线遗传算法是一种随机性的全局优化算法,它不但性等特点,一般的传统优化算法难以对其进行优化。具有较强的全局搜索功能和求解问题的能力,还具有而遗传算法因为具备智能性、并行性,并不依赖问题简单通用、鲁棒性强、适于并行处理等特点,是一种较的内部机理,能在多数可行解中根据特定要求搜索好的全局优化搜索算法。其核心内容按操作顺序一般最优解,非常适合解决复杂的非结构化、非线性
7、、非分为以下5点。①参数编码。根据问题的复杂程度规律性的问题[1]。但算法本身也存在一定的问题,或者适应度选择合适的编码,常用的编码方式有二进针对这些问题,国内外学者对此进行了探索,提出了制编码、格雷编码、实数编码等。②适应度函数。适很多改进方法,大致包括:编码方式的改进[2-3]、适应应度是由目标函数变换而来,适应度的尺度变换是对[4][5-6]目标函数域的某种映射变换,具有评价个体适应环境度函数的改进、算子的自适应改进以及与不同[7-8]能力的作用,是选择操作的依据。③选择操作。遗传分布函数的结合
8、应用等。本文根据前人提出的算法中的选择操作是在对个体的适应度评价的基础研究与改进方法,着重研究了算法收敛问题方面的上,确定选取适当的个体复制到下一代中的方法,可以改进,并在仿真实验部分测试了改进的效果,对比算提高全局的收敛性,缩短整体搜索时间。常用的选择法为PCCOs(parent-centriccrossoveroperators)遗传[9]操作有轮盘赌选择法、排序选择法、联赛选择法等。算法。实验结果表明,该算法切实可行,仿真结果达④交叉操作。交叉操作
