動(dòng)態(tài)環(huán)境下基于環(huán)境探測(cè)的遺傳算法研究.pdf

1、將遺傳算法應(yīng)用于動(dòng)態(tài)環(huán)境中是現(xiàn)在進(jìn)化算法領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在現(xiàn)實(shí)世界的工程應(yīng)用中，幾乎大部分情況都屬于動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題或者更為復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題，很多因素都會(huì)隨著時(shí)間而發(fā)生變化。例如在實(shí)際工程中新的產(chǎn)品，零部件或者材料可能會(huì)隨時(shí)到達(dá)，工程生產(chǎn)中原材料的質(zhì)量、設(shè)計(jì)要求也可能隨時(shí)變化等等。但是當(dāng)前進(jìn)化算法的研究大多數(shù)將對(duì)象近似為靜態(tài)問(wèn)題處理，為了解決這些復(fù)雜的動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題，需要有一類(lèi)行而有效地處理動(dòng)態(tài)問(wèn)題的啟發(fā)式優(yōu)化算法。為了提高遺傳算法的實(shí)際應(yīng)用價(jià)

2、值，需要研究在動(dòng)態(tài)環(huán)境下遺傳算法性能變化特征，并在算法性能特征變化的基礎(chǔ)上，探測(cè)動(dòng)態(tài)環(huán)境變化特征和預(yù)測(cè)環(huán)境變化特征，改進(jìn)自適應(yīng)算法使算法能在動(dòng)態(tài)環(huán)境下準(zhǔn)確且及時(shí)的調(diào)整。
　　本文是關(guān)于動(dòng)態(tài)環(huán)境下基于環(huán)境探測(cè)的遺傳算法的研究。首先，以構(gòu)建動(dòng)態(tài)環(huán)境模型出發(fā)，選用遺傳算法做為工具分析動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型，詳細(xì)的分析動(dòng)態(tài)環(huán)境對(duì)遺傳算法性能的影響，構(gòu)建動(dòng)態(tài)環(huán)境模型仿真實(shí)驗(yàn)，并獲取各個(gè)算法性能參數(shù)值來(lái)比較。所有以上工作總結(jié)出兩個(gè)重要的結(jié)論：環(huán)境變化會(huì)

3、影響算法性能發(fā)生變化；定量分析算法多樣性和收斂性的變化特征能夠探測(cè)出動(dòng)態(tài)環(huán)境的變化特征。其次，從動(dòng)態(tài)環(huán)境下遺傳算法性能變化特征的角度，定量分析動(dòng)態(tài)環(huán)境的變化特征，并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)環(huán)境的特征變化。引入算法性能確認(rèn)模塊和環(huán)境探測(cè)模塊，性能確認(rèn)模塊由種群適應(yīng)值均值和種群多樣性組成，反映算法性能變化特征；環(huán)境探測(cè)模塊對(duì)環(huán)境探測(cè)分為兩個(gè)階段，首先判斷環(huán)境是否為動(dòng)態(tài)環(huán)境，其次研究動(dòng)態(tài)環(huán)境變化的情況，分析動(dòng)態(tài)環(huán)境的變化特征，模塊包括周期探測(cè)

4、和強(qiáng)度探測(cè)。結(jié)合已探測(cè)到的數(shù)據(jù)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析和處理，建立一個(gè)變化趨勢(shì)的模型。最后，當(dāng)環(huán)境探測(cè)模塊探測(cè)到環(huán)境變化后，以環(huán)境探測(cè)模塊的變化參數(shù)作為判斷依據(jù)，同時(shí)運(yùn)用調(diào)整策略調(diào)整遺傳算法的參數(shù)，使遺傳算法在探測(cè)出動(dòng)態(tài)環(huán)境的變化后做出及時(shí)準(zhǔn)確的自適應(yīng)調(diào)整。
　　綜合上述本文的研究主要在兩個(gè)方面做出了創(chuàng)新：首先，選用遺傳算法對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境進(jìn)行探測(cè)，在對(duì)算法性能分析的基礎(chǔ)上提出性能確定模塊和環(huán)境探測(cè)模塊，選用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)環(huán)境探測(cè)模塊探測(cè)