基于模式替代的遺傳算法研究及應(yīng)用.pdf

1、遺傳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)化算法,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,有著非常重要的理論意義和廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。傳統(tǒng)優(yōu)化方法對目標函數(shù)解析性質(zhì)要求較高,遺傳算法不需要目標函數(shù)的導(dǎo)數(shù)信息,具有隱式并行性,所以常用于一些復(fù)雜的、大規(guī)模的、非線性、不可微的求解優(yōu)化問題。
　　本論文的主要工作和創(chuàng)新點:
　　(1)提出了一種基于模式替代的方法。該方法通過收集每一代中最好一個或者幾個個體,將其

2、記錄下來,構(gòu)成生成模式的采樣空間。根據(jù)模式固定率來生成模式,由模式生成的新個體來代替種群中的差個體,以此來引導(dǎo)種群的搜索方向。
　　(2)提出采用外來個體來替換種群中的中庸劣等個體的方法。該方法通過增加新的個體來取代種群中的中庸劣等個體,既保證群體的多樣性,又加快演化的速度,提高了遺傳算法的搜索速度和尋找最優(yōu)解的能力。
　　(3)提出了一種基于模式替代的遺傳算法。該算法采用上述提出的模式替代及外來個體替換中庸劣等個體方法,并