一种基于隔离自适应算子的遗传算法研究及其应用
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遗传算法作为一种新的智能优化算法,由于其通用性强,不受具体问题类型的限制,并行处理搜索空间,速度快,高效实用,不受搜索空间是否连续,是否可微的限制等优点,为实际工程生产中的优化问题提供了一个通用的解决算法。目前,遗传算法已经在图像处理、自动控制、模式识别、函数优化、数据挖掘、规划设计、机器人学以及社会科学等众多领域中得到了广泛的应用,并取得了良好的效果。本文首先详细介绍了遗传算法的理论知识,阐述了遗传算法的原理以及实现方法,并分析了基本遗传算法存在的不足之处。例如:收敛速度慢,早熟性收敛,以及易于陷入局部最优解等缺陷。然后,文章详细介绍了小生境遗传算法,包括小生境遗传算法的理论基础,小生境遗传算法在实际应用中的分析,并提出了小生境遗传算法的不足之处。为此,本文在小生境遗传算法的基础上,引入了隔离技术以及自适应算子,形成了一种基于隔离技术以及梯度算子的小生境遗传算法。并将其应用到函数优化问题中,理论及实践均表明,新的改进算法在多峰函数优化问题中确实优于基本小生境遗传算法。该算法的主要优点如下:1.采用隔离技术。依照自然界的地理隔离技术,将初始群体隔离成几个子群体,各个子群体独立进化,互不影响。各自进化的程度及其规模取决于各子群体的平均适应度。隔离后,可以对各个子群体的进化过程进行单独灵活地控制。2.本文采用了改进的适应度函数,目的是为了加快收敛速度。3.本文引入了新的优化算子------自适应算子。自适应算子使得交叉概率和变异概率随着种群适应度的变化而变化,从而克服了遗传算法中交叉概率和变异概率不变的缺点。
摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
1 绪论 | 第8-12页 |
1.1 问题的提出及研究意义 | 第8-9页 |
1.2 遗传算法研究现状 | 第9页 |
1.3 本文工作 | 第9-12页 |
1.3.1 论文的选题及意义 | 第9-10页 |
1.3.2 论文的主要内容 | 第10-12页 |
2 遗传算法概论 | 第12-22页 |
2.1 遗传算法的渊源 | 第12-13页 |
2.1.1 遗传和变异 | 第12-13页 |
2.1.2 生物界发展的本质 | 第13页 |
2.2 遗传算法的描述 | 第13-19页 |
2.2.1 基本遗传算法描述 | 第13-14页 |
2.2.2 基本遗传算法的框架及其实现 | 第14-19页 |
2.3 对基本遗传算法的评价 | 第19-20页 |
2.4 本章回顾 | 第20-22页 |
3 小生境遗传算法 | 第22-30页 |
3.1 小生境 | 第22页 |
3.1.1 小生境的概念 | 第22页 |
3.1.2 小生境技术 | 第22页 |
3.2 小生境遗传算法的常用实现方式 | 第22-24页 |
3.2.1 基于预选择的实现方法 | 第22-23页 |
3.2.2 基于排挤机制的小生境遗传算法 | 第23页 |
3.2.3 基于共享函数的小生境遗传算法 | 第23-24页 |
3.3 小生境遗传算法的评价 | 第24页 |
3.4 小生境遗传算法的详细实现技术 | 第24-28页 |
3.4.1 基于排挤机制的小生境遗传算法的基本步骤 | 第24-25页 |
3.4.2 遗传算法的编码 | 第25-26页 |
3.4.3 设定初始群体 | 第26-27页 |
3.4.4 适应度函数 | 第27-28页 |
3.4.5 遗传算子 | 第28页 |
3.4.6 算法参数的确定 | 第28页 |
3.5 本章小结 | 第28-30页 |
4 基于隔离自适应算子的小生境遗传算法 | 第30-45页 |
4.1 概述 | 第30-31页 |
4.2 该算法的生物学基础 | 第31-32页 |
4.3 基于隔离自适应算子的小生境遗传算法实现技术 | 第32-37页 |
4.3.1 编码方式 | 第32页 |
4.3.2 初始种群 | 第32-33页 |
4.3.3 对初始群体进行隔离 | 第33页 |
4.3.4 适应度函数的设计 | 第33-34页 |
4.3.5 被隔离的子群体间的竞争与进化 | 第34-35页 |
4.3.6 选择算子或复制算子 | 第35页 |
4.3.7 交叉算子与变异算子 | 第35-37页 |
4.4 该算法的基本步骤及整体框架 | 第37-38页 |
4.5 该算法的应用实例 | 第38-43页 |
4.5.1 一维多峰函数 | 第39-41页 |
4.5.2 schaffer 函数 | 第41-43页 |
4.6 本章小结 | 第43-45页 |
5 总结与展望 | 第45-47页 |
5.1 关于本文 | 第45-46页 |
5.2 本文展望 | 第46-47页 |
致谢 | 第47-49页 |
参考文献 | 第49-53页 |
基于隔离自适应算子的小生境遗传算法的源程序 | 第53-56页 |
附录 中英文对照 | 第56-59页 |
攻读硕士期间发表的论文 | 第59页 |
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