混合遺傳算法及其應用研究.pdf

1、遺傳算法是一類基于自然選擇和群體遺傳學機理的有效的隨機搜索方法,具有廣泛的適用性。它最早是由美國密執(zhí)安大學著名學者J.H.Holland教授在研究自然界自適應現(xiàn)象的過程中提出來的。本文對遺傳算法進行了詳細的介紹,針對它收斂速度慢、容易出現(xiàn)早熟等現(xiàn)象,通過引入新的思想和方法,設計出新的快速遺傳算法和遺傳-蟻群混合優(yōu)化方法,使得這些問題得到改善或解決,并將其成功地應用到了TSP問題和大型自動化倉庫揀選路徑優(yōu)化問題中。
　　論文的主要工

2、作如下:
　　(1)設計了一種快速遺傳算法。根據(jù)約束的特點和實際工程問題,將約束的處理分散到初始種群生成和遺傳的各個環(huán)節(jié)中,采用單點交叉方式在不同染色體的相同位置的節(jié)點間進行交叉,將約束條件和目標結(jié)合在一起,引入一種新的偏序關系用于比較個體之間的優(yōu)劣。采用“精英”保持策略,將父代的最優(yōu)個體合并到子代,使算法具有較強的魯棒性。
　　(2)在上述快速遺傳算法的基礎上,設計了一種新的遺傳-蟻群混合優(yōu)化方法。該算法采用串行結(jié)構(gòu),利用

3、蟻群算法產(chǎn)生初始種群,通過遺傳算法尋找最優(yōu)解。在初始化信息素矩陣中采用候選城市列表方式減少劣質(zhì)解,縮小了解空間的搜索范圍;在變異操作之后引進進化逆轉(zhuǎn)操作,改善了遺傳算法的局部搜索能力;采用精英保持策略,避免了子代的退化,改善了種群的多樣性。
　　(3)采用混合遺傳算法,對TSP問題進行求解。通過旅行商問題標準實例測試和與參考文獻結(jié)果的比較,驗證了所提混合算法的有效性。采用快速遺傳算法,在已經(jīng)存儲一定數(shù)量貨物的大型自動化倉庫中,進行