改進(jìn)的實(shí)數(shù)編碼遺傳算法解微分方程數(shù)值解.pdf

1、遺傳算法是模擬自然界生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型，從二十世紀(jì)六十年代以來得到了迅速發(fā)展和應(yīng)用。本文論述了遺傳算法的基本原理，描述了基本遺傳算法的運(yùn)行過程。針對(duì)二進(jìn)制編碼的遺傳算法存在編碼誤差，以及收斂速度較慢的不足；實(shí)數(shù)編碼精度高，適合于復(fù)雜大空間搜索，但易使遺傳算法在搜索后期效率低下和收斂速度慢的問題；提出了一種改進(jìn)的實(shí)數(shù)編碼的遺傳算法。 文中提出的改進(jìn)的算法，采取實(shí)數(shù)編碼解決了二進(jìn)制編碼的遺傳算法存在編碼誤差，采用確定性排名選擇算

2、子，數(shù)值雜交算子，多重高斯變異算子，最佳個(gè)體保留策略和移民與滅絕算子，大大加快了收斂速度，并在理論上證明了算法的收斂性；將其應(yīng)用到解適定的二階兩點(diǎn)邊值問題的數(shù)值解，數(shù)值例子表明該方法適用于線性和非線性問題；同時(shí)為了縮短解二階兩點(diǎn)邊值問題的遺傳算法運(yùn)算時(shí)間，提出了逐次由粗到細(xì)劃分求解區(qū)域，反復(fù)多次使用改進(jìn)的實(shí)數(shù)編碼遺傳算法求解二階兩點(diǎn)邊值問題的快速算法，由于每次優(yōu)化的變量不多，所以運(yùn)算時(shí)間大幅減少，這種方法能有效的解決一次性編程計(jì)算求解區(qū)