基于自適應與混沌的遺傳算法的研究.pdf

1、近30年來，遺傳算法以其簡單通用、魯棒性強和并行處理等顯著特點已被廣泛應用于計算機科學、工程技術(shù)、管理科學和社會科學等許多領域，成為21世紀智能計算的核心技術(shù)之一。
　　 盡管遺傳算法在很多領域得到了較好的應用，但它畢竟是一門新學科，其理論和方法尚未成熟，算法自身的一些不足也有待進一步地改進和完善。遺傳算法不僅收斂速度慢、極易陷入局部極值點、不能概率意義下收斂到全局最優(yōu)解，而且在實際的應用中還必須綜合考慮快速收斂、全局最優(yōu)和加強

2、局部搜索的問題。本文圍繞這些問題主要進行了如下工作：
　　 1.為了解決算法的收斂速度與全局收斂性之間的矛盾，本文提出一種改進的自適應遺傳算法。該算法在種群的選擇中引入閥值開關，使初始種群能更好的遍布在解空間從而加快全局收斂的速度。隨著進化代數(shù)的增加，種群的多樣度趨于單一化，此時在變異，交叉策略方面采用了自適應的操作算子來增加種群的多樣度，從而提高全局尋優(yōu)能力，加快收斂速度。針對基本遺傳算法在概率意義下不能收斂到全局最優(yōu)的問題

3、，該算法在進行選擇操作前，采用了最優(yōu)保存策略使之概率意義下收斂到全局最優(yōu)解。并基于有限馬爾可夫鏈證明了該遺傳算法能夠以概率1收斂到全局最優(yōu)解。最后，將該算法應用到控制器PID參數(shù)尋優(yōu)實驗。數(shù)值結(jié)果表明該算法具有較強的尋優(yōu)能力。
　　 2.在混合算法思想基礎上，本文提出一種與混沌相結(jié)合的混合遺傳算法。用混沌序列來增加種群的多樣性，不僅使遺傳算法不易陷入局部最優(yōu)，而且充分發(fā)揮遺傳算法的全局搜索能力，增強了局部尋優(yōu)的能力。利用Ban