遺傳算法及其改進.pdf

1、遺傳算法是一種新興的搜索尋優(yōu)技術(shù)，它模擬達爾文的進化論，根據(jù)“優(yōu)勝劣汰”的原則，借助選擇、交叉、變異等操作逐步逼近最優(yōu)解。具有隱并行機制和自適應性，因此他非常適合于多維，非線性和具有多峰值的問題。遺傳算法早在六十年代由J.H.Holland等人提出，并在八十年代得以完善，發(fā)展成為標準式的遺傳算法，從九十年代中期得到廣泛研究與應用。遺傳算法具有全局優(yōu)化性和易操作性。最初應用于非數(shù)值計算方面，直到進幾年才轉(zhuǎn)向全局優(yōu)化問題，并取得了顯著的成果

2、，吸引了越來越多的研究者，逐漸成為人工智能領域的一個研究熱點。 本文對遺傳算法的發(fā)展現(xiàn)狀進行分析。在對基本遺傳算法的優(yōu)缺點進行分析后，主要針對它的局部搜索能力差，全局搜索速度較慢和早熟現(xiàn)象提出改進。為了克服這些缺點，作者提出了改進的基因庫的概念同時對原來的適應度函數(shù)進行了簡化。主要是針對遺傳算法進行改進：適應度函數(shù)和遺傳算子(選擇算子、交叉算子和變異算子)的改進。在此基礎上，本文提出了一些新的方法。同時也提出了一種新的算子—加速