二倍體自適應(yīng)遺傳算法在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf

1、遺傳算法是借鑒Darwin物種進(jìn)化論的物競天擇和Mendel的遺傳變異理論形成的一種群體智能優(yōu)化算法。特別適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的復(fù)雜和非線性問題。但遺傳算法的理論基礎(chǔ)還比較薄弱，遺傳算法自身的一些缺陷和不足也有待于我們繼續(xù)發(fā)展充實、完善和進(jìn)一步地研究改進(jìn)。
　　 本文在能比較好的保持遺傳群體的生物體多樣性的二倍體遺傳算法的基礎(chǔ)上，加入自適應(yīng)算子，形成了二倍體自適應(yīng)遺傳算法，該算法的優(yōu)點是對于環(huán)境變化的場合有很強(qiáng)的適應(yīng)能

2、力，有比較強(qiáng)的局部搜索能力，既具備二倍體遺傳算法的全局搜索能力，又具備自適應(yīng)遺傳算法的快速收斂能力。在算法的具體實施過程中，為改善顯隱性編碼的設(shè)計過程，改進(jìn)了前人對父代基因型染色體的顯隱性運算過程，提出了單位點二進(jìn)制顯性映射，使得父代基因型到表現(xiàn)型的運算過程更為簡單易行，并避免了不必要出現(xiàn)的編碼不連續(xù)性。在選擇操作過程中為保證前代生成的高階、長距、高平均適應(yīng)度的模式不至被破壞，保證優(yōu)良模式的結(jié)合進(jìn)程，在基于比例選擇法的基礎(chǔ)上，引入了最佳

3、保存策略，以避免前代積累過程中出現(xiàn)的歷史最好記錄個體被意外破壞。為保證遺傳信息的充分交流，充分交流父代基因型染色體的信息，在父代基因型染色體中引入交換的概念，以一定的概率相互交換父代基因型染色體的遺傳信息，以便能更好的搭配出優(yōu)良個體，求出問題最優(yōu)解。
　　 在Visual C++6.0平臺下測試標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法、自適應(yīng)遺傳算法、二倍體遺傳算法與二倍體自適應(yīng)遺傳算法對一維和多維變量的多峰值函數(shù)的優(yōu)化性能，從仿真對比實驗結(jié)果來看改進(jìn)算法