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1、Journalofolllaeaes20,152:151BithmtiÀ生物数学学报0()。54退火遗传算法及其应用熊范伦邓超(中科院智能所,安徽合肥230031)摘要:将模拟退火方法引入透传其法中,对非线形问题进行优化.该算法克服了SGAs的过早收敛的问题,并解决了染色体多样性的要求.最后书该算法应用于解决水资源优化分配的问题中,优化结果同样具备上述特点.关键:;;词模拟退火遗传异法灌溉优化:一::一一一中图分类号Q332文献标识码A文章编号10019626(2000)020150050引言,.SGA是一种全局优化搜索算法具有很强的鲁棒性它是一种
2、基于自然选择原理和自然遗.,传机制的搜索(寻优算法)它模拟自然界中的生命进化机制在人工系统中实现特定目标的优,s化GA在求解困难的组合优化问题和存在不可微目标函数或约束条件复杂的非线性优化问.,.s题时较为有效随着计算机计算能力的不断提高GA正日益被应用于解决这类间题当中但是简单地应用遗传算法可能会产生种群单调及早熟收敛的缺点.为了解决这个问题,本文将一种改进的遗传算法基于模拟退火的遗传优化方法(GAsAs.这种方法通)引入列遗传算法中“”以达到保持种群内位串多样性和位串之过在优选交叉和变异个体的过程中加入一定的扰动间的竞争机制,克服了算法易陷于局
3、部极小点的问题,使得搜索沿着全局最优方向进行.,,在中国缺水地区尤其在我国北方的一些极缺水地区做好水资源管理工作有十分重要的意义.水利资源的优化分配问题是一个多目标的有约束的问题,为了解决这个问题,本文将,.SSGASA应用于水利资源的优化分配中取得了优于GA的效果1基于模拟退火法则的遗传算法.,GASJohnHd和他在密西根大学的同事及其学生发展起来的主要是olan是一种基于进.化论优胜劣汰、自然选择、适者生存和物种遗传思想的优化、搜索算法生物通过自然淘汰、.、,s“”“”变异遗传等规律进化GA也是使间题的解的不断进化以获取满足要求的合适解,SG
4、A作为生物进化论与计算机科学密切结合的产物是一种崭新的解决复杂问题的有效优化:1998一03一31收稿B期:863墓金项目国家自然科学基金资助项目和国家计划智能计算机主题资助项目.:40一,,,,作者简介熊范伦(19)男江苏靖江人中科院合肥智能机械研究所研究员博士生导师:第2期熊范伦等退火遗传算法及其应用方法.它自身所隐含的并行性及本质上的鲁棒性,使其在解决复杂问题的搜索、优化方法上优于传统的算法.,,GsA是对自然事物的直接模拟它直接处理一个种群该种群的个体都是对所给定问题的一个可能解.每个个体依据其对间题的解决程度都有一个适值,具有较高适值的个
5、体具有较大的机会,通过与其它个体的杂交或变异进行繁殖.这个过程无条件地进行来产生子代.,s但是GA的收敛性并不总是能令人满意一般的杂交选择总是要使部分适值较低的个体,,,s失去参加遗传进化的机会这实际上降低了GA的有效种群规模减少了种群的多样性杂交选择还造成较优模式在种群内的指数级增长,这可能引起早熟收敛.此外,杂交选择方法使,,S得杂交操作多发生在较优个体之间这使GA构造新基因型的能力降低了造成子代的多样性下降过快.在开始阶段,若一个规模不太大的种群内有少数非凡的个体(适值很高的位串),,,,按照通常的选择方法这些个体会被大量繁殖在种群中占有大的
6、比重这样就会减少种群的多样性,导致过早收敛.尤其当全局最优点周围被低适值的区域所包围时,就会丢失这些最优点和有意义的搜索点,而进入局部最优.模拟退火法则对应于慢冷却过程.它从搜索空间的某一随机点开始,如果空间状态的迁,,;移方向是向着好的方向我们就接收该迁移如果该迁移方向是向着劣的方向我们就以基于.,Bzmanolt分布的概率接收本文将模拟退火法则应用于遗传算法中在选择进行杂交和变异,的个体的过程中我们应用了模拟退火法则这样在优选交叉和变异个体的过程中通过加入一定“”以达,的扰动到保持种群内位串多样性和位串之间的竞争机制这样克服了算法易陷于局部极小
7、点的问题,使得搜索沿着全局最优方向.模拟退火法将统计物理学的概念和方法(即对固体或固液混合物的一种加温后再冷却的处理过程)用于优化问题,在本间题中搜索空间能量的迁移定义为在有序相位(高适值)和无序相位(低适值)之间的位串变换.在某给定温度T下,如果系统处于热平衡状态,则状态的概率Boltzman分布遵从分布规律exp(一Q。/KT)(1)exp(一Q、/KT)艺.,,其中K为Boltzman常数QM为处于M状态的适值的倒数即l/E,、,3Reprti为了在搜索空间搜索最优解遗传算法采用了个基本算子繁殖(oducon)算子.杂交(Crossover)
8、算子和变异(Mutation)算子,.l‘4‘a‘首先设每个决策变量X…X为长度的无符号二进制串每个个体的编码长度为4,.
