自適應遺傳算法的研究及應用.pdf

1、簡單遺傳算法作為一種啟發(fā)式搜索算法，在應用中常出現(xiàn)收斂過慢、穩(wěn)定性差及早熟現(xiàn)象等問題，而現(xiàn)有的一些自適應遺傳算法容易產生局部最優(yōu)解。因此，對自適應遺傳算法的進一步研究和探討是很必要的。針對簡單遺傳算法和現(xiàn)有的一些自適應遺傳算法的缺陷，結合自適應調整遺傳算法的控制參數(shù)的思想，本文借助神經(jīng)網(wǎng)絡中構造神經(jīng)元激活函數(shù)最常用的sigmoid函數(shù)，并利用余弦函數(shù)，設計了與種群個體適應度值分布相關的非線性自適應遺傳算子，希望本文提出的新的自適應遺傳算

2、法，不僅能加快遺傳進化速度，而且能增強遺傳算法的全局收斂性能，從而得到滿意的全局最優(yōu)解。
　　本文首先介紹了遺傳算法的背景、發(fā)展歷程和研究現(xiàn)狀，說明了研究的背景、目的；其次介紹了簡單遺傳算法和自適應遺傳算法，分析了現(xiàn)有的一些自適應遺傳算法存在的缺陷；然后對算法的交叉概率和變異概率進行改進，設計實現(xiàn)了本文提出的新算法。將新算法用于求解具體測試函數(shù)的最大值，實驗結果說明新算法計算穩(wěn)定性高、收斂速度快，是一種性能良好的改進的自適應遺傳算