動(dòng)態(tài)環(huán)境下遺傳算法進(jìn)化能力的研究.pdf

1、人類模擬自然界的生命現(xiàn)象并將其運(yùn)用于實(shí)際問(wèn)題的求解，發(fā)展了近代科學(xué)技術(shù)的多門學(xué)科。遺傳算法(Genetic Algorithms)是模擬自然界生物進(jìn)化機(jī)制演化出來(lái)的一種智能優(yōu)化算法，是進(jìn)化算法（Evolutionary Algorithms）最重要的分支之一。
　　作為一種魯棒優(yōu)化算法，遺傳算法經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，在處理靜態(tài)優(yōu)化問(wèn)題的技術(shù)日臻成熟，但是現(xiàn)實(shí)世界中的許多問(wèn)題都是動(dòng)態(tài)的，問(wèn)題的解會(huì)因?yàn)槟繕?biāo)函數(shù)、環(huán)境參數(shù)以及約束條件的變化

2、隨時(shí)變化。為此近年來(lái)，動(dòng)態(tài)環(huán)境下的遺傳算法已成為遺傳算法發(fā)展出現(xiàn)的熱門問(wèn)題，使得動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題逐漸引起人們的重視。
　　根據(jù)達(dá)爾文的自然選擇學(xué)說(shuō)，生物個(gè)體要生存下去就必須進(jìn)行生存斗爭(zhēng)，表現(xiàn)為環(huán)境的適應(yīng)。在斗爭(zhēng)過(guò)程中，具有有利進(jìn)化的個(gè)體容易存活下來(lái)，并且有更多的機(jī)會(huì)將其傳給后代；反之則否。而自然界的生物是否能在變化的環(huán)境中逐漸趨于優(yōu)良源于種群的進(jìn)化能力，種群的進(jìn)化能力可以通過(guò)個(gè)體的可進(jìn)化性表現(xiàn)出來(lái)，因?yàn)閭€(gè)體的可進(jìn)化性是群體進(jìn)化的原動(dòng)力

3、，只有個(gè)體進(jìn)化才能使得種群整體進(jìn)化。換句話說(shuō)，對(duì)種群的進(jìn)化能力研究可以說(shuō)是一個(gè)值得探討的問(wèn)題。
　　那么，遺傳算法的進(jìn)化能力是怎樣變化的？在動(dòng)態(tài)環(huán)境下，算法的選擇、交叉操作對(duì)算法的進(jìn)化能力有怎樣的影響？算法的進(jìn)化能力怎樣表現(xiàn)出環(huán)境的適應(yīng)？針對(duì)上述問(wèn)題，本文圍繞著動(dòng)態(tài)環(huán)境下遺傳算法的進(jìn)化能力展開(kāi)一系列研究，從個(gè)體的微觀角度上升到種群的宏觀角度來(lái)探索算法在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的進(jìn)化能力。
　　本文首先分析了選擇、變異對(duì)種群進(jìn)化能力的影響，

4、并探討了個(gè)體可進(jìn)化性，在分別基于適應(yīng)度改進(jìn)和基于基因改進(jìn)的兩個(gè)可進(jìn)化性定義上提出兩個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)表述，同時(shí)分析了種群進(jìn)化能力和個(gè)體可進(jìn)化性的關(guān)系，提出了本文的改進(jìn)思想，在算法中引導(dǎo)和重視那些可進(jìn)化性強(qiáng)的個(gè)體,用以來(lái)提高算法的性能。
　　在此基礎(chǔ)上，本文針對(duì)了兩類動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題，選取合適的優(yōu)化函數(shù)，分別對(duì)其兩類動(dòng)態(tài)優(yōu)化函數(shù)提出改進(jìn)算法，在算法選擇的過(guò)程中提出自己的選擇方法，即基于個(gè)體可進(jìn)化性的排序選擇，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真，驗(yàn)證了引導(dǎo)個(gè)體可進(jìn)