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文檔簡介
1、人類模擬自然界的生命現(xiàn)象并將其運用于實際問題的求解,發(fā)展了近代科學(xué)技術(shù)的多門學(xué)科。遺傳算法(Genetic Algorithms)是模擬自然界生物進(jìn)化機(jī)制演化出來的一種智能優(yōu)化算法,是進(jìn)化算法(Evolutionary Algorithms)最重要的分支之一。
作為一種魯棒優(yōu)化算法,遺傳算法經(jīng)過幾十年的發(fā)展,在處理靜態(tài)優(yōu)化問題的技術(shù)日臻成熟,但是現(xiàn)實世界中的許多問題都是動態(tài)的,問題的解會因為目標(biāo)函數(shù)、環(huán)境參數(shù)以及約束條件的變化
2、隨時變化。為此近年來,動態(tài)環(huán)境下的遺傳算法已成為遺傳算法發(fā)展出現(xiàn)的熱門問題,使得動態(tài)優(yōu)化問題逐漸引起人們的重視。
根據(jù)達(dá)爾文的自然選擇學(xué)說,生物個體要生存下去就必須進(jìn)行生存斗爭,表現(xiàn)為環(huán)境的適應(yīng)。在斗爭過程中,具有有利進(jìn)化的個體容易存活下來,并且有更多的機(jī)會將其傳給后代;反之則否。而自然界的生物是否能在變化的環(huán)境中逐漸趨于優(yōu)良源于種群的進(jìn)化能力,種群的進(jìn)化能力可以通過個體的可進(jìn)化性表現(xiàn)出來,因為個體的可進(jìn)化性是群體進(jìn)化的原動力
3、,只有個體進(jìn)化才能使得種群整體進(jìn)化。換句話說,對種群的進(jìn)化能力研究可以說是一個值得探討的問題。
那么,遺傳算法的進(jìn)化能力是怎樣變化的?在動態(tài)環(huán)境下,算法的選擇、交叉操作對算法的進(jìn)化能力有怎樣的影響?算法的進(jìn)化能力怎樣表現(xiàn)出環(huán)境的適應(yīng)?針對上述問題,本文圍繞著動態(tài)環(huán)境下遺傳算法的進(jìn)化能力展開一系列研究,從個體的微觀角度上升到種群的宏觀角度來探索算法在動態(tài)環(huán)境下的進(jìn)化能力。
本文首先分析了選擇、變異對種群進(jìn)化能力的影響,
4、并探討了個體可進(jìn)化性,在分別基于適應(yīng)度改進(jìn)和基于基因改進(jìn)的兩個可進(jìn)化性定義上提出兩個簡單的數(shù)學(xué)表述,同時分析了種群進(jìn)化能力和個體可進(jìn)化性的關(guān)系,提出了本文的改進(jìn)思想,在算法中引導(dǎo)和重視那些可進(jìn)化性強(qiáng)的個體,用以來提高算法的性能。
在此基礎(chǔ)上,本文針對了兩類動態(tài)優(yōu)化問題,選取合適的優(yōu)化函數(shù),分別對其兩類動態(tài)優(yōu)化函數(shù)提出改進(jìn)算法,在算法選擇的過程中提出自己的選擇方法,即基于個體可進(jìn)化性的排序選擇,并通過實驗仿真,驗證了引導(dǎo)個體可進(jìn)
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