遺傳算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究.pdf

1、遺傳算法是計(jì)算數(shù)學(xué)中用來解決最優(yōu)化問題的搜索算法，是進(jìn)化算法的一種。它模擬了自然界中生物進(jìn)化的原理，由于它不受問題搜索空間的限制性假設(shè)約束，尤其是它不需要過多專門的領(lǐng)域知識(shí)，而是僅僅用適應(yīng)度函數(shù)作評(píng)價(jià)從而知道搜索過程，因此它得到了廣泛的應(yīng)用。
　　遺傳算法如今的研究主要著重于對(duì)算法的改進(jìn)，針對(duì)它現(xiàn)有的不足，眾多學(xué)者已提出了許多改進(jìn)方法。在遺傳算法中一直存在著一個(gè)矛盾，就是局部最優(yōu)和收斂速度的矛盾。若過于追求收斂速度，則可能限于局部

2、最優(yōu)，為了防止局部最優(yōu)，必然會(huì)影響到收斂速度。本文借鑒已有的改進(jìn)方法，多傳統(tǒng)算法進(jìn)行了幾方面的改進(jìn)。本文的主要內(nèi)容組織如下：
　　(1)首先對(duì)遺傳算法的研究意義、發(fā)展概況、基本概念、理論基礎(chǔ)、主要特點(diǎn)等方面進(jìn)行了簡(jiǎn)明扼要的介紹。然后對(duì)遺傳算法的實(shí)現(xiàn)技術(shù)做了比較詳細(xì)的總結(jié)。
　　(2)針對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法早熟、后期搜索效率低等缺點(diǎn)，提出一種基于吸引度的改進(jìn)遺傳算法。根據(jù)螢火蟲之間互相吸引的特性，將螢火蟲算法中吸引度的概念引入遺傳算

3、法中。在做選擇操作時(shí)選取平均吸引度最高的兩個(gè)個(gè)體進(jìn)行交配，能提高算法的執(zhí)行效率和收斂性能。將算法應(yīng)用到具體的組合優(yōu)化問題，驗(yàn)證了算法的有效性。
　　(3)在已有的模擬退火混合遺傳算法中引入基因庫(kù)思想。首先生成基因庫(kù)，然后利用基因庫(kù)和單親遺傳構(gòu)建初始種群，并結(jié)合模擬退火算法，增強(qiáng)局部尋優(yōu)能力。然后用改進(jìn)算法來解決流水作業(yè)排序問題，并與傳統(tǒng)遺傳算法進(jìn)行了對(duì)比。
　?。?）將遺傳算法應(yīng)用與求解非線性規(guī)劃問題，針對(duì)此問題的特性，引入