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1、第+#卷第)期信息与控制2xw2+#1Nx2)$##"年"$月-S!xy{vXQxSvS#,xSXyxw4Wu21$##"3333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333文章编号!"##$%#&""’$##"(#)%#*+"%#)遗传算法的现状及发展动向张丽萍柴跃廷’清华大学自动化系,-./中心北京"###0&(摘要!遗传算法在许多优化问题中都有成功的应用1但其本身也存在一些不足2如何改善遗传算法的搜索能力和提高算法的收敛速度1使其更好地解决实际问题1是各国学者一直探索的主要课
2、题之一2本文综述了遗传算法中编码表示3适应度函数3选择策略3控制参数和遗传算子等方面的各种改进措施1并给出了遗传算法的发展动向24关键词!遗传算法5编码5适应度函数5选择策略5遗传算子5控制参数5发展动向中图分类号!67"+文献标识码!89:;<9=>;?9@AABCB=DEFB@;9=;GB@AHDGIB@B;>:9=IDG>;JFKLM8NOPQ%RQST,M8-UVW%XQST’YZ[]^_Z‘^abcd^a_^ea‘1fge‘hidj‘ekZ]ge^l1mZene‘h"###0&(9opqrstq!OWSWXQuvwTxyQXz{
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33、1SW$XyWS#-引言’-SXyx#VuXQxS(Q{Ryx}W#%{WXzx#
34、(近年来1遗传算法’O8(的卓越性能引起人们的近年来有关遗传算法的期刊论文和会议论文每关注2对于以往难以解决的函数优化问题1复杂的多年都有数百乃至上千篇1这些文献主要
35、都是从某个目标规划问题1工农业生产中的配管3配线问题1以方面对遗传算法进行了不同形式的改进1然后对所及机器学习1图象识别1人工神经网络的权系数调整作改进的机理进行了分析并且都有针对性的用于解和网络构造等问题1O8是最有效的方法之一2虽然决某类实际问题2下面从几个方面进行综述!O8在许多优化问题中都有成功的应用1但其本身.2-编码表示也存在一些不足2例如局部搜索能力差3存在未成熟MxwwvS#在运用模式定理分析编码机制时1建收敛和随机漫游等现象1从而导致算法的收敛性能议使用二进制编码1但二进制编码不能直接反映问差1需要很长时间才能找到最优解1这些不足阻碍了题的固有
36、结构1精度不高1个体长度大1占用计算机遗传算法的推广应用2如何改善遗传算法的搜索能内存多2Oyv"编码是将二进制编码通过一个变换进力和提高算法的收敛速度1使其更好地应用于实际行转换得到的编码1其目的就是克服Mv{{QST悬问题的解决中1是各国学者一直探索的一个主要课崖的缺点0"10$12动态编码’#"Sv{QuWSux#QST(O8是题2当算法收敛到某局部最优时增加搜索的精度1从而.遗传算法存在的问题及相应的改进措施使得在全局最优点附近可以进行更精确的搜索1增’O8/
37、
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39、zxyXvTW
40、vS#uxyyW
41、RxS#QST加精度的办法是在保持串长不变的前提下
42、减小搜索4收稿日期!$###5""5$6’$M信息与控制$E卷]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]区域!对于问题的变量是实向量的情形"可以直接采在一定程度上避免了这些问题!在#D’&中作者采用用实数进行编码"这样可以直接在解的表现型上进了类似梯度的方式来选择"不仅使较差的染色体比行遗传操作"从而便于引入与问题领域相关的启发较好的染色体得到更大的改进"而且还不断产生新式信息以增加算法的搜索能力#$"%&#’&的的个体"从而不断拓展了新的搜索空间!#D/&中作者!复数编
43、码()是为了描述和解决二
