全局優(yōu)化的進化算法.pdf

1、進化算法是模擬生物界的進化過程而產(chǎn)生的一種現(xiàn)代優(yōu)化方法，作為一種有效的隨機搜索方法，在優(yōu)化方法中具有獨特的優(yōu)越性，有著非常重要的意義和極其廣泛的應用。本文首先簡述了遺傳算法的基本數(shù)學理論及其應用領域。然后提出了幾種改進的進化算法，并將其應用于全局優(yōu)化問題，主要工作如下： 1．提出了采用均勻分布編碼方式的全局優(yōu)化遺傳算法和正交緊致遺傳算法．前一種算法采用了新的編碼方式，即每個染色體都表示搜索空間中的一個多元均勻分布區(qū)域，使得該算法

2、以區(qū)域對區(qū)域的方式進行搜索，提高了搜索效率：后一種算法用概率向量表示一個種群，精英個體誘導概率向量的收斂，該算法不僅簡單，而且需用的存儲空間很少．數(shù)值實驗表明了兩個算法的有效性和較高的效率。 2．針對多次分組會議的最佳安排方案問題，采用矩陣編碼和正交雜交算子，設計了一個自適應的遺傳算法．與整數(shù)規(guī)劃方法相比較，該算法簡單、易于實現(xiàn)．數(shù)值結果也表明了該算法的數(shù)值穩(wěn)定性和高效性。 3．粒子群算法簡單有效且參數(shù)少，但是其中的關鍵