基于遺傳編程的可持續(xù)性模擬退火算法建模及應(yīng)用實現(xiàn).pdf

1、本文在研究分析標準模擬退火算法在可持續(xù)性進化方面的缺陷基礎(chǔ)之上，受生物進化中公平競爭模式的啟發(fā)，引入了可持續(xù)進化算法模型-HFC模型，提出了一種新的可持續(xù)的模擬退火算法-HFCSA。HFC模型將種群中的個體按適應(yīng)度值分成不同的等級并且各個等級單獨進化，此外HFC模型中以輸入、輸出閥值來控制各等級中個體的遷移。該模型將傳統(tǒng)收斂進化計算模型轉(zhuǎn)換為可持續(xù)搜索模型，緩解了進化算法局部收斂的問題，保證了種群的多樣性。通過結(jié)合HFC模型，HFCSA

2、算法不僅保存模擬退火算法全局最優(yōu)的搜索特性，而且改進了搜索的可持續(xù)性。在用HFCSA算法、遺傳算法(GA)和模擬退火算法(SA)在相同條件下求解48城市旅行商問題的對比實驗中，搜索結(jié)果表明HFCSA在搜索的結(jié)果和可持續(xù)性上優(yōu)于GA和SA。在幫助貴陽醫(yī)學(xué)院設(shè)計醫(yī)學(xué)實驗時間安排這種帶約束的優(yōu)化的問題上，HFCSA算法也可以很好的設(shè)計出合理的方案。 雖然HFCSA算法在我們的對比實驗中表現(xiàn)出了較GA和SA有搜索結(jié)果和可持續(xù)性的優(yōu)勢，并

3、在應(yīng)用設(shè)計中體現(xiàn)了良好的應(yīng)用設(shè)計能力。但是，和其它兩種算法一樣，HFCSA也存在著編碼的局限，只能進化數(shù)據(jù)，無法進行結(jié)構(gòu)和參數(shù)的同時進化，這個缺陷是由SA算法與生俱來的搜索機制決定的，主要是算法的算子無法對結(jié)構(gòu)和參數(shù)的編碼同時等價操作。眾所周知，工程領(lǐng)域的很多優(yōu)化設(shè)計問題都需要參數(shù)和結(jié)構(gòu)協(xié)同優(yōu)化，SA的這種編碼方式大大限制了它們解決協(xié)同搜索的能力，使它們的應(yīng)用范圍受到限制。因此，在進一步的研究中，我們尋求解決這個問題，引入了遺傳編程(G

4、P)的思想提出了基于遺傳編程的HFCSA算法。GP-HFCSA算法借鑒遺傳編程的樹形編碼，將結(jié)構(gòu)和參數(shù)混合編入GP樹中，這樣，隨著GP樹的生長，參數(shù)和結(jié)構(gòu)實現(xiàn)了同時進化，并用GP-HFCSA算法和參考算法在相同條件下解決8特征值放置問題做對比，通過連續(xù)隨機運行20次的統(tǒng)計結(jié)果看出，GP-HFCSA算法的平均搜索效果要優(yōu)于參照算法。 最后，我們用GP-HFCSA算法做了無源濾波器的設(shè)計實驗，即用GP-HFCSA算法來設(shè)計與目標無源