一種改進的自適應遺傳算法及其應用的研究

1、班級030914學號03091339本科畢業(yè)設計論文題目一種改進的自適應遺傳算法及其應用的研究學院計算機學院專業(yè)計算機科學與技術學生姓名學生姓名宗婷婷導師姓名導師姓名摘要摘要在工程設計、生產制造、交通運輸、信息處理等領域存在著大量的最優(yōu)化問題，有效解決這些問題不僅具有重要的社會意義，而且能產生巨大的經濟效益。最優(yōu)化作為一個獨立的數(shù)學分支，其目的就是為了解決最優(yōu)化問題。傳統(tǒng)的優(yōu)化方法，如牛頓法、迭代法等是以數(shù)學為基礎，對問題的模型有嚴格的

2、要求，通常要求問題的目標函數(shù)和約束條件是連續(xù)可微的。隨著科學技術的發(fā)展，實際的優(yōu)化問題變得越來越復雜，這使得傳統(tǒng)的優(yōu)化方法越發(fā)顯得無能為力，因此，亟待尋求面向復雜問題的新優(yōu)化方法。進化計算源于人們對自然界或生物界一些現(xiàn)象的觀察和模擬。相對于傳統(tǒng)的優(yōu)化方法，以進化計算為代表的仿生智能優(yōu)化方法通常具有很強的適應性、魯棒性和并行處理等優(yōu)點，被廣泛地應用于科學研究和工業(yè)生產等眾多領域。遺傳算法作為進化算法中的一種，具有結構簡單、魯棒性強、可并行

3、處理等顯著特點，成為全局優(yōu)化算法領域的研究熱點之一。本文主要對遺傳算法進行了學習與研究，首先詳細描述了基本遺傳算法的思想以及幾個重要的遺傳算子，然而由于交叉變異選擇算子本身的特點，使得基本遺傳算法易陷入早熟收斂。為了彌補這個缺陷一些自適應的遺傳算法被提出，本文對現(xiàn)有的幾個代表性的自適應遺傳算法進行了深入分析，并做了以下創(chuàng)新：首先指出了現(xiàn)有衡量種群多樣性指標的不足，并在此基礎上提出了新的早熟評價指標；其次為了避免算法陷入局部最優(yōu)解，提出了