一種基于免疫思想的單親遺傳算法及其應用研究.pdf

1、單親遺傳算法采用序號編碼,取消了交叉算子,代之以隱含交叉算子功能的基因換位等遺傳算子,簡化了遺傳操作,并且不要求初始群體具有多樣性,但當群體進化到一定代數(shù)時,個體濃度過高,無法很好地保持個體多樣性,不能有效地避免劣質(zhì)個體重復繁衍,因此仍存在"準早熟收斂"和容易陷入局部最優(yōu)的缺點.單親遺傳算法的上述不足,該文從生物免疫系統(tǒng)中獲得一些啟示,利用免疫系統(tǒng)的特征,將它和單親遺傳算法相結合,提出一種基于免疫思想的改進的單親遺傳算法,該文稱之為IP

2、GA(Immune-Partheno Genetic Algorithm),該算法將單親遺傳算法同生物免疫系統(tǒng)中的記憶機制、濃度機制及多樣性保持策略相結合,既保留了單親遺傳算法隨機全局并行搜索的特點,又在很大程度上避免"準早熟收斂".該文主要做了以下幾個方面的工作:1.研究了免疫算法的生物學基礎,分析了免疫算法的進化機理;2.深化了單親遺傳算法的基本概念,改進了適合于PGA的幾種遺傳算子,并給出了PGA的兩種典型運行步驟;3.將免疫思想

3、引入單親遺傳算法,提出了一種新的生物優(yōu)化算法--免疫單親遺傳算法(IPGA);4.研究了抗體群體規(guī)模、抗體濃度閾值以及記憶庫規(guī)模等參數(shù)對IPGA的影響,并討論了IPGA的收斂性;5.研究了IPGA在組合優(yōu)化問題中的應用,提出了利用基于濃度的群體更新機制來改善群體的多樣性;6.開發(fā)了運用IPGA求解CTSP問題的仿真軟件,并驗證了IPGA的可行性和有效性.仿真結果表明,將免疫思想引入單親遺傳算法是合理的、有效的,在求解中國TSP問題時,搜