遺傳算法（GA）是一種全局搜索算法,可作為一種高效的模擬自然的隨機優(yōu)化工具,不需要了解研究對象的內(nèi)部機理,僅僅由適應度函數(shù)驅(qū)動,且易與其它技術(shù)相結(jié)合,因此常常應用于智能控制系統(tǒng)中的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或環(huán)境的最優(yōu)控制。但基本遺傳算法存在一些缺陷,如搜索效率不高、容易出現(xiàn)未成熟收斂等。目前,對遺傳算法進行改進或?qū)⑦z傳算法與其它算法相結(jié)合已經(jīng)成為一個重要的發(fā)展方向,許多改進遺傳算法的方法不斷地被提出來。本文對基本遺傳算法的基本原理與實現(xiàn)技術(shù)進行了系統(tǒng)的研究,深入分析了其存在的缺陷與不足以及算法的可能改進途徑,并在此基礎上提出了自己的改進策略:采用了操作性強的實數(shù)編碼,同時,定義了一種新的度量種群多樣性程度的指標,并將其滲透到具體的遺傳操作中去,促使選擇過程既能得到較優(yōu)秀的個體,又可增加種群的多樣性;交叉和變異算子能夠根據(jù)進化過程中種群的多樣性程度指導搜索算法空間以及對個體的調(diào)整力度;此外,本文還用該指標指導交叉概率和變異概率的動態(tài)變化,使得交叉概率和變異概率的變化在考慮種群的多樣性程度的同時,能夠根據(jù)個體適應度在種群中的相對優(yōu)劣程度做出自適應調(diào)整。最后通過對典型測試函數(shù)的數(shù)值實驗,并與其它方法進行對... 

【文章來源】：太原理工大學山西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

基本遺傳算法流程圖

交叉方法示意圖

測試函數(shù)f1圖形

【參考文獻】：
期刊論文
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[9]遺傳交叉運算的可達性研究[J]. 張軍英,許進,保錚.  自動化學報. 2002(01)
[10]基于序值編碼的遺傳算法及其應用[J]. 王鳳儒,徐蔚文,王鳳林.  電機與控制學報. 2001(01)

碩士論文
[1]改進實數(shù)編碼的遺傳算法及其在結(jié)構(gòu)損傷診斷中的應用[D]. 林建雄.湖南大學 2007



本文編號：3491454