全局優(yōu)化的進(jìn)化算法.pdf

1、進(jìn)化算法是模擬生物界的進(jìn)化過(guò)程而產(chǎn)生的一種現(xiàn)代優(yōu)化方法，作為一種有效的隨機(jī)搜索方法，在優(yōu)化方法中具有獨(dú)特的優(yōu)越性，有著非常重要的意義和極其廣泛的應(yīng)用。本文首先簡(jiǎn)述了遺傳算法的基本數(shù)學(xué)理論及其應(yīng)用領(lǐng)域。然后提出了幾種改進(jìn)的進(jìn)化算法，并將其應(yīng)用于全局優(yōu)化問(wèn)題，主要工作如下： 1．提出了采用均勻分布編碼方式的全局優(yōu)化遺傳算法和正交緊致遺傳算法．前一種算法采用了新的編碼方式，即每個(gè)染色體都表示搜索空間中的一個(gè)多元均勻分布區(qū)域，使得該算法

2、以區(qū)域?qū)^(qū)域的方式進(jìn)行搜索，提高了搜索效率：后一種算法用概率向量表示一個(gè)種群，精英個(gè)體誘導(dǎo)概率向量的收斂，該算法不僅簡(jiǎn)單，而且需用的存儲(chǔ)空間很少．?dāng)?shù)值實(shí)驗(yàn)表明了兩個(gè)算法的有效性和較高的效率。 2．針對(duì)多次分組會(huì)議的最佳安排方案問(wèn)題，采用矩陣編碼和正交雜交算子，設(shè)計(jì)了一個(gè)自適應(yīng)的遺傳算法．與整數(shù)規(guī)劃方法相比較，該算法簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)．?dāng)?shù)值結(jié)果也表明了該算法的數(shù)值穩(wěn)定性和高效性。 3．粒子群算法簡(jiǎn)單有效且參數(shù)少，但是其中的關(guān)鍵