動態(tài)環(huán)境下基于環(huán)境探測的遺傳算法研究.pdf

1、將遺傳算法應(yīng)用于動態(tài)環(huán)境中是現(xiàn)在進(jìn)化算法領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在現(xiàn)實世界的工程應(yīng)用中，幾乎大部分情況都屬于動態(tài)優(yōu)化問題或者更為復(fù)雜的優(yōu)化問題，很多因素都會隨著時間而發(fā)生變化。例如在實際工程中新的產(chǎn)品，零部件或者材料可能會隨時到達(dá)，工程生產(chǎn)中原材料的質(zhì)量、設(shè)計要求也可能隨時變化等等。但是當(dāng)前進(jìn)化算法的研究大多數(shù)將對象近似為靜態(tài)問題處理，為了解決這些復(fù)雜的動態(tài)優(yōu)化問題，需要有一類行而有效地處理動態(tài)問題的啟發(fā)式優(yōu)化算法。為了提高遺傳算法的實際應(yīng)用價

2、值，需要研究在動態(tài)環(huán)境下遺傳算法性能變化特征，并在算法性能特征變化的基礎(chǔ)上，探測動態(tài)環(huán)境變化特征和預(yù)測環(huán)境變化特征，改進(jìn)自適應(yīng)算法使算法能在動態(tài)環(huán)境下準(zhǔn)確且及時的調(diào)整。
　　本文是關(guān)于動態(tài)環(huán)境下基于環(huán)境探測的遺傳算法的研究。首先，以構(gòu)建動態(tài)環(huán)境模型出發(fā)，選用遺傳算法做為工具分析動態(tài)優(yōu)化模型，詳細(xì)的分析動態(tài)環(huán)境對遺傳算法性能的影響，構(gòu)建動態(tài)環(huán)境模型仿真實驗，并獲取各個算法性能參數(shù)值來比較。所有以上工作總結(jié)出兩個重要的結(jié)論：環(huán)境變化會

3、影響算法性能發(fā)生變化；定量分析算法多樣性和收斂性的變化特征能夠探測出動態(tài)環(huán)境的變化特征。其次，從動態(tài)環(huán)境下遺傳算法性能變化特征的角度，定量分析動態(tài)環(huán)境的變化特征，并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測動態(tài)環(huán)境的特征變化。引入算法性能確認(rèn)模塊和環(huán)境探測模塊，性能確認(rèn)模塊由種群適應(yīng)值均值和種群多樣性組成，反映算法性能變化特征；環(huán)境探測模塊對環(huán)境探測分為兩個階段，首先判斷環(huán)境是否為動態(tài)環(huán)境，其次研究動態(tài)環(huán)境變化的情況，分析動態(tài)環(huán)境的變化特征，模塊包括周期探測

4、和強(qiáng)度探測。結(jié)合已探測到的數(shù)據(jù)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析和處理，建立一個變化趨勢的模型。最后，當(dāng)環(huán)境探測模塊探測到環(huán)境變化后，以環(huán)境探測模塊的變化參數(shù)作為判斷依據(jù)，同時運(yùn)用調(diào)整策略調(diào)整遺傳算法的參數(shù)，使遺傳算法在探測出動態(tài)環(huán)境的變化后做出及時準(zhǔn)確的自適應(yīng)調(diào)整。
　　綜合上述本文的研究主要在兩個方面做出了創(chuàng)新：首先，選用遺傳算法對動態(tài)環(huán)境進(jìn)行探測，在對算法性能分析的基礎(chǔ)上提出性能確定模塊和環(huán)境探測模塊，選用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對環(huán)境探測模塊探測