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(shí)現(xiàn).pdf

1、本文在研究分析標(biāo)準(zhǔn)模擬退火算法在可持續(xù)性進(jìn)化方面的缺陷基礎(chǔ)之上，受生物進(jìn)化中公平競(jìng)爭(zhēng)模式的啟發(fā)，引入了可持續(xù)進(jìn)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(gè)體按適應(yīng)度值分成不同的等級(jí)并且各個(gè)等級(jí)單獨(dú)進(jìn)化，此外HFC模型中以輸入、輸出閥值來控制各等級(jí)中個(gè)體的遷移。該模型將傳統(tǒng)收斂進(jìn)化計(jì)算模型轉(zhuǎn)換為可持續(xù)搜索模型，緩解了進(jìn)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(jìn)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(duì)比實(shí)驗(yàn)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(jì)醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)時(shí)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(jì)出合理的方案。 雖然HFCSA算法在我們的對(duì)比實(shí)驗(yàn)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(shì)，并

3、在應(yīng)用設(shè)計(jì)中體現(xiàn)了良好的應(yīng)用設(shè)計(jì)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(jìn)化數(shù)據(jù)，無法進(jìn)行結(jié)構(gòu)和參數(shù)的同時(shí)進(jìn)化，這個(gè)缺陷是由SA算法與生俱來的搜索機(jī)制決定的，主要是算法的算子無法對(duì)結(jié)構(gòu)和參數(shù)的編碼同時(shí)等價(jià)操作。眾所周知，工程領(lǐng)域的很多優(yōu)化設(shè)計(jì)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(jìn)一步的研究中，我們尋求解決這個(gè)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(zhǎng)，參數(shù)和結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了同時(shí)進(jìn)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(duì)比，通過連續(xù)隨機(jī)運(yùn)行20次的統(tǒng)計(jì)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(jì)實(shí)驗(yàn)，即用GP-HFCSA算法來設(shè)計(jì)與目標(biāo)無源