GENOCOP算法的初始種群的確定.pdf

1、遺傳算法是一類借鑒生物界自然選擇和遺傳機(jī)制的自適應(yīng)全局優(yōu)化隨機(jī)搜索算法，由于遺傳算法具有直接對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)象進(jìn)行操作，不存在函數(shù)可微性和連續(xù)性的限定，具有全局性，魯棒性和隱并行性等優(yōu)越性，使得遺傳算法在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。 本文簡(jiǎn)要介紹了遺傳算法和遺傳算法當(dāng)中的GENOCOP算法，并通過實(shí)例指出若遺傳算法的初始種群有偏的分散在局部可行域空間可能會(huì)對(duì)算法造成收斂速度慢和不能收斂到全局最優(yōu)解的影響。 初始種群若能比較均勻的遍

2、布在整個(gè)可行域，GENOCOP算法能較好的避免以上缺點(diǎn)。本文針對(duì)解決具有線性約束優(yōu)化問題的遺傳算法中的GENOCOP算法，提出了兩種設(shè)計(jì)初始種群的方法： 1.均勻初始化—在盒子約束的可行域選擇均勻分散可行點(diǎn)做初始種群。將遺傳算法的初始種群確定的問題對(duì)應(yīng)于實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的多因素多水平的均勻設(shè)計(jì)，從而用較少的試驗(yàn)次數(shù)，找到在整個(gè)可行域中比較均勻分布的初始種群。對(duì)均勻設(shè)計(jì)初始點(diǎn)給出了算法，并通過MATLAB實(shí)現(xiàn)，得出的結(jié)果和隨機(jī)法產(chǎn)生的結(jié)

3、果對(duì)比，可明顯看出均勻設(shè)計(jì)的優(yōu)越性。 2.邊界初始化—選擇邊界點(diǎn)做初始種群由于大多數(shù)時(shí)候優(yōu)化問題的最優(yōu)解在可行域的邊界上產(chǎn)生，選取邊界點(diǎn)做初始種群，使得解的搜索變得很有效率。這里給出兩種邊界初始化的方法： i.采用全部頂點(diǎn)做初始種群。 ii.求解出容量約為2n(n為等式約束的個(gè)數(shù))的初始解集合做初始種群。 最后，給出了GENOCOP算法和改進(jìn)的GENOCOP算法的收斂性證明，并通過一組具體的例子對(duì)改進(jìn)的G