注入式遺傳算法的分析與研究.pdf

1、遺傳算法是借鑒生物的自然選擇和遺傳進(jìn)化機(jī)制的一種全局優(yōu)化隨機(jī)搜索算法，它提供了一種求解復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題的通用框架，不依賴(lài)于問(wèn)題的具體領(lǐng)域，對(duì)各類(lèi)問(wèn)題具有很強(qiáng)的魯棒性，所以被應(yīng)用于很多學(xué)科。本文介紹的一種改進(jìn)的注入式遺傳算法，不僅具備了遺傳算法全局搜索能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，還具備了范例庫(kù)的存儲(chǔ)記憶能力。 在實(shí)際應(yīng)用中，許多不同的問(wèn)題之間存在一定的相互聯(lián)系和共性特點(diǎn)，遺傳算法優(yōu)化某個(gè)問(wèn)題所得到的結(jié)果、經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)對(duì)于優(yōu)化類(lèi)似問(wèn)題具有借鑒和指導(dǎo)

2、意義?；谑褂弥R(shí)共享使遺傳算法迅速達(dá)到全局最優(yōu)的目的，本文改進(jìn)并論述了一種新的注入式遺傳算法：每間隔一定的進(jìn)化代數(shù)，從范例庫(kù)中選取與當(dāng)前群體最優(yōu)個(gè)體相似的個(gè)體注入當(dāng)前群體中，在提高群體素質(zhì)的同時(shí)保持群體的多樣性。如何構(gòu)建高效的知識(shí)庫(kù)和如何對(duì)相似性問(wèn)題進(jìn)行有效判別仍然是注入式遺傳算法中有待探討的地方。本文提出了一種相似性問(wèn)題的判別方法來(lái)對(duì)注入式遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)。 相似性問(wèn)題的判別準(zhǔn)則是運(yùn)用注入式遺傳算法求解問(wèn)題的關(guān)鍵，相似性問(wèn)題

3、的判斷也就是本文重點(diǎn)研究的問(wèn)題。文中采用了模糊數(shù)學(xué)中的模糊聚類(lèi)與模糊識(shí)別方法作為個(gè)體相似性判別準(zhǔn)則。首先對(duì)一系列問(wèn)題用模糊聚類(lèi)法進(jìn)行分類(lèi)，再采用模糊識(shí)別法對(duì)此類(lèi)進(jìn)行識(shí)別，找出相似個(gè)體。引用模糊數(shù)學(xué)的方法解決相似性問(wèn)題的判別，對(duì)注入式遺傳算法而言是一種新的嘗試，也是本文的難點(diǎn)與創(chuàng)新點(diǎn)。 文中選用經(jīng)典的組合優(yōu)化問(wèn)題——TSP問(wèn)題進(jìn)行測(cè)試，采用三種不同的遺傳算法即基本遺傳算法、小生境遺傳算法和注入式遺傳算法對(duì)其進(jìn)行求解，在沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)