實(shí)數(shù)編碼遺傳算法雜交算子組合研究.pdf

1、應(yīng)用常規(guī)的遺傳算法求解函數(shù)優(yōu)化問題尤其是維數(shù)較高的問題時(shí),通常遇到算法過早收斂、搜索精度難以提高等問題.為此,研究人員提出了各種改進(jìn)方法,其中一種是在算法中混合使用多種遺傳算子.但目前對(duì)這種改進(jìn)方法仍缺乏比較系統(tǒng)的研究.針對(duì)這種現(xiàn)狀,該文從實(shí)數(shù)編碼遺傳算法雜交算子的組合入手,著重研究雜交算子的組合效應(yīng)以及變異算子如何與組合雜交算子的配合等問題,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了一種新的演化算法框架.首先對(duì)實(shí)數(shù)編碼遺傳算法中各種雜交算子的基本搜索特點(diǎn)進(jìn)行

2、分析.對(duì)于離散重組算子,用組合數(shù)學(xué)分析了一點(diǎn)雜交、多點(diǎn)雜交和均勻雜交三種離散重組算子的組合能力,算子的組合能力用算子組合出新染色體數(shù)目的大小衡量.通過數(shù)值實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)地研究了10種擴(kuò)展算術(shù)雜交算子的12種并行組合和12種受限并行組合的組合效應(yīng).探索新的演化算法機(jī)制也是值得提倡的,通過模擬人口隨經(jīng)濟(jì)重心而轉(zhuǎn)移、隨人口壓力增加而擴(kuò)散的機(jī)制,該文還提出了一種新的用于函數(shù)全局優(yōu)化的搜索算法-人口遷移算法.數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明該算法具有良好的全局優(yōu)化性能.運(yùn)