熱力學(xué)遺傳算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、熱力學(xué)主要是以能量轉(zhuǎn)化的角度來來對物質(zhì)的熱性質(zhì)進(jìn)行研究，揭示能量在進(jìn)行形式轉(zhuǎn)化時(shí)所遵從的規(guī)律。熱力學(xué)是從物資的宏觀視角出發(fā)，對宏觀的現(xiàn)象進(jìn)行總結(jié)而得到的理論。熱力學(xué)對于粒子問的相互作用和微觀結(jié)構(gòu)是不涉及的，因此，熱力學(xué)是一種基于唯象的宏觀理論，具有普遍性和可靠性的特點(diǎn)。一些熱現(xiàn)象宏觀過程是不可逆的，相應(yīng)態(tài)函數(shù)是熵，熵的變化及大小既指明熱力學(xué)過程進(jìn)行的方向又反映系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
　　 遺傳算法是一種模擬生物進(jìn)化過程來求解函數(shù)優(yōu)化問題

2、的有效算法，它不依賴于問題具體的領(lǐng)域，對各類問題具有很強(qiáng)的魯棒性，廣泛的應(yīng)用于很多學(xué)科。在遺傳算法中選擇算子是其中的影響因素之一，在大自然生物進(jìn)化過程中，適者生存，優(yōu)生劣汰，所有物種的進(jìn)化都是基于這一原則。因此，遺傳算法里的選擇算子將決定群體的搜索方向，選擇算子及其相關(guān)的參數(shù)的設(shè)計(jì)是否合理，將直接對算法的搜索效率和收斂性產(chǎn)生影響。
　　 由熱力學(xué)定律可知，對于與周圍環(huán)境進(jìn)行熱量交換且保持溫度不變的封閉系統(tǒng)來說，系統(tǒng)總是朝著自由能

3、減少的方向演化，當(dāng)系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)，系統(tǒng)自由能在此時(shí)達(dá)到最小。因此，我們將遺傳算法中的群體作為一個(gè)熱力學(xué)系統(tǒng)，在優(yōu)化中引入能量、溫度和熵的概念，通過模擬熱力學(xué)中熵與能量的競爭協(xié)調(diào)平衡“選擇壓力”與“種群多樣性”之間的競爭壓力。
　　 基于這一認(rèn)識(shí)，本文致力于將熱力學(xué)和遺傳算法相結(jié)合，用來解決約束單目標(biāo)優(yōu)化問題、約束多目標(biāo)優(yōu)化問題，以及用來解決在較大的突發(fā)事件中應(yīng)急物資調(diào)度的問題，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義，本文的工作如下：
　　

4、 (1)受自由能極小化原理的啟發(fā)，設(shè)計(jì)了基于熱力學(xué)操作的混合算法框架，用來求解約束單目標(biāo)優(yōu)化問題的熱力學(xué)遺傳算法，并通過實(shí)驗(yàn)證明了其有效性。
　　 (2)受熱力學(xué)系統(tǒng)中熵與能量的競爭關(guān)系的啟發(fā)，設(shè)計(jì)了熱力學(xué)混合遺傳算法用于解決約束多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問題，通過設(shè)計(jì)熱力學(xué)算子來保持種群多樣性與逼近性之間的平衡，通過初精英選擇策略來提高初始種群的質(zhì)量，采用分層小生境的選擇策略，最后通過實(shí)驗(yàn)對算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　 (3)