一種基于免疫思想的單親遺傳算法及其應(yīng)用研究.pdf

1、單親遺傳算法采用序號(hào)編碼,取消了交叉算子,代之以隱含交叉算子功能的基因換位等遺傳算子,簡(jiǎn)化了遺傳操作,并且不要求初始群體具有多樣性,但當(dāng)群體進(jìn)化到一定代數(shù)時(shí),個(gè)體濃度過(guò)高,無(wú)法很好地保持個(gè)體多樣性,不能有效地避免劣質(zhì)個(gè)體重復(fù)繁衍,因此仍存在"準(zhǔn)早熟收斂"和容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn).單親遺傳算法的上述不足,該文從生物免疫系統(tǒng)中獲得一些啟示,利用免疫系統(tǒng)的特征,將它和單親遺傳算法相結(jié)合,提出一種基于免疫思想的改進(jìn)的單親遺傳算法,該文稱之為IP

2、GA(Immune-Partheno Genetic Algorithm),該算法將單親遺傳算法同生物免疫系統(tǒng)中的記憶機(jī)制、濃度機(jī)制及多樣性保持策略相結(jié)合,既保留了單親遺傳算法隨機(jī)全局并行搜索的特點(diǎn),又在很大程度上避免"準(zhǔn)早熟收斂".該文主要做了以下幾個(gè)方面的工作:1.研究了免疫算法的生物學(xué)基礎(chǔ),分析了免疫算法的進(jìn)化機(jī)理;2.深化了單親遺傳算法的基本概念,改進(jìn)了適合于PGA的幾種遺傳算子,并給出了PGA的兩種典型運(yùn)行步驟;3.將免疫思想

3、引入單親遺傳算法,提出了一種新的生物優(yōu)化算法--免疫單親遺傳算法(IPGA);4.研究了抗體群體規(guī)模、抗體濃度閾值以及記憶庫(kù)規(guī)模等參數(shù)對(duì)IPGA的影響,并討論了IPGA的收斂性;5.研究了IPGA在組合優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用,提出了利用基于濃度的群體更新機(jī)制來(lái)改善群體的多樣性;6.開(kāi)發(fā)了運(yùn)用IPGA求解CTSP問(wèn)題的仿真軟件,并驗(yàn)證了IPGA的可行性和有效性.仿真結(jié)果表明,將免疫思想引入單親遺傳算法是合理的、有效的,在求解中國(guó)TSP問(wèn)題時(shí),搜