基于模式的遺傳操作策略研究.pdf

1、在人工智能系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡之后,又出現(xiàn)了一個令人矚目的學科,它就是進化計算。它很好的模擬了達爾文提出的生物進化和遺傳的過程。進化計算依照“適者生存”的原則,通過一組隨機產(chǎn)生的初始可行解,借助選擇、交叉、變異等遺傳操作,逐步逼近我們所研究的問題的最優(yōu)解。從根本上講,我們研究的進化算法,其實是一種具有自適應調節(jié)功能的搜索尋優(yōu)技術。在許多發(fā)達國家,進化計算已被成功地運用于許多領域,其中包括機械、化工、計算機、建筑等等。在這些方面,進化計算都

2、得到了很好的推廣。并且它在解決非線性優(yōu)化、結構優(yōu)化、并行計算等復雜問題方面很有成效。近10年當中,進化計算有了空前的發(fā)展,在我國也得到了前所未有的重視和推廣,特別是遺傳算法(GA),已被成功運用于許多領域當中。但是隨著時代的發(fā)展,問題規(guī)模不斷擴大,問題的復雜程度也在不斷增加。因此,我們對算法的求解速度和精度也就有了更高的要求。由于遺傳算法在處理復雜優(yōu)化問題時往往會出現(xiàn)“早熟”現(xiàn)象,導致收斂的精度不高,嚴重的制約了其在復雜優(yōu)化問題當中的應

3、用?；诖朔N情況,本文以模式理論為基礎,提出了基于模式的遺傳操作策略,從而有效的改善了上述不足。
　　 本文首先針對二進制編碼計算效率低,收斂速度慢并易于局部收斂的缺點,結合達爾文生物進化論,從模式理論的角度出發(fā),提出一種基于優(yōu)良模式的保護策略,并建立了一種基于優(yōu)良模式保護的遺傳算法(BS-GA),給出了優(yōu)良模式的選擇方法和具體的執(zhí)行步驟,并針對交叉和變異運算給出了優(yōu)良模式的保護措施。根據(jù)Markov理論,我們討論了BS.GA的