遺傳算法研究及在航運船舶配載系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、近些年來，人們對遺傳算法的關(guān)注程度逐漸加深，對它的應(yīng)用越來越廣泛，但有關(guān)它收斂速度上的理論研究并不是很多。本文在杰出個體保存遺傳算法的收斂速度方面做了理論上的分析，并在分析的基礎(chǔ)上對傳統(tǒng)的遺傳算法進行了優(yōu)化，方法是在進化的各個代中提高向全局范圍最優(yōu)解靠近的可能性進而使算法的效率得到提高。此外遺傳算法還有早熟問題，本文給出了一種解決早熟收斂的方法，在求解過程中連續(xù)運行遺傳算法數(shù)次來得到數(shù)個局部最優(yōu)解，然后再從這些備選解中選擇最杰出的解。本

2、文還研究了應(yīng)用遺傳算法學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值的一些問題，給出了一種優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使用幾個單一輸出的網(wǎng)絡(luò)作為多個輸出的BP網(wǎng)絡(luò)的一種替代方法，該種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更簡單，更適合使用遺傳算法優(yōu)化。此外，可以證明這種優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有更優(yōu)的可行解。
　　 0-1規(guī)劃是最具代表性的整數(shù)線性規(guī)劃模型之一，本文在將遺傳算法應(yīng)用于實際項目《航運船舶配載系統(tǒng)》中時，將選取待選船舶建立為0-1規(guī)劃的模型。在實際問題中待選船舶的數(shù)量可達數(shù)百艘，使用全枚舉的方