改進(jìn)混沌遺傳算法研究及其在炮兵火力分配上的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間：2020-09-25 07:26

　　遺傳算法自問(wèn)世以來(lái),人們不斷地對(duì)它進(jìn)行過(guò)深入研究和利用其解決一些非線性問(wèn)題。在面對(duì)簡(jiǎn)單的線性或者是非線性問(wèn)題時(shí),遺傳算法相對(duì)于其他優(yōu)化算法有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。然而,當(dāng)問(wèn)題是復(fù)雜的非線性問(wèn)題或者是多峰值問(wèn)題時(shí),遺傳算法的適應(yīng)能力不足的問(wèn)題就漸漸顯露出來(lái)了。所以,很多學(xué)者嘗試了對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)或者是將遺傳算法與其他算法相結(jié)合,并取得了不錯(cuò)的成就。混沌遺傳算法就是其中一種改進(jìn)的方法。目前的大多數(shù)文獻(xiàn)中,基本都是將混沌序列融入到遺傳算法初始種群和算法結(jié)尾按比例添加混沌擾動(dòng),這樣的方式固然可以將混沌的遍歷性,隨機(jī)性很好地融合在遺傳算法中,但遺傳算法本身還有巨大的提升空間。所以本文認(rèn)為,這種程度的改進(jìn)還不夠完善,故本文提出了改進(jìn)混沌遺傳算法。本文改進(jìn)之處最大的創(chuàng)新在于,提出具有混沌效果的選擇方式,即混沌選擇。具體來(lái)說(shuō),就是利用微小的混沌擾動(dòng)添加到選擇后的相同個(gè)體,使其有微小的差異,但仍與_原值差距不大。這樣就避免了“近親繁殖”的缺陷,又不過(guò)多損失原優(yōu)秀基因。除此之外,本文在前人的研究基礎(chǔ)之上,選擇了 Tent混沌映射,但不像有些文獻(xiàn)把其混沌系數(shù)選擇為1.5,而是經(jīng)過(guò)對(duì)比分析確定混沌系數(shù)為1.9999,這個(gè)數(shù)字選擇的本意就是更加接近于2。設(shè)計(jì)自適應(yīng)的交叉算子,變異算子和具有擴(kuò)展性的適應(yīng)度函數(shù),這些讓遺傳算法在運(yùn)行過(guò)程中,更加合理的使用算法的各個(gè)參數(shù)。最后,利用本文設(shè)計(jì)的改進(jìn)混沌遺傳算法與參考文獻(xiàn)中的混沌遺傳算法和遺傳算法共同對(duì)一些經(jīng)典的數(shù)學(xué)函數(shù)進(jìn)行仿真對(duì)比,得出了本文設(shè)計(jì)的算法效率更高。由于在炮兵火力分配問(wèn)題上,很少有人嘗試?yán)没煦邕z傳算法解決其優(yōu)化分配問(wèn)題。故本文選擇利用本文提出的改進(jìn)算法,對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化,利用Matlab對(duì)其進(jìn)行仿真,在仿真結(jié)果上進(jìn)行分析,最終得出了最佳分配方案。這樣也為火力分配問(wèn)題上,提供了一個(gè)新的選擇,使得本文具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。
【學(xué)位單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：TP18;E91;E924
【部分圖文】：

流程框圖,混沌遺傳算法,流程框圖

邐第２章改進(jìn)混m8遺傳算法的研究逡逑由圖２．６可以看出，改進(jìn)后的函數(shù)個(gè)體間的差距被放大了，這樣做就達(dá)到了本文的逡逑目的，也就是要增大個(gè)體間的差距，使得最佳個(gè)體更加突出。逡逑在這之后，還要對(duì)適應(yīng)度值進(jìn)行數(shù)制轉(zhuǎn)換，也就是：逡逑Ｕ（ｘ，）＾邋ｆｏｌｄ（ｘ，）￣邋ｕ逡逑該公式（求最大值）意圖是將參加輪盤賭選擇的個(gè)體的適應(yīng)度值變?yōu)檎龜?shù)，這樣避逡逑免了適應(yīng)度值為負(fù)數(shù)時(shí)不能參加選擇的情況。逡逑２．邋４．邋６精英保留策略逡逑在一輪遺傳操作之后，對(duì)種群的個(gè)體適應(yīng)度值進(jìn)行排序，選取前５％直接開(kāi)始下一逡逑輪遺傳操作，剩余９５％添加小幅度混沌擾動(dòng)。逡逑根據(jù)上述改進(jìn)，做圖２．７改進(jìn)混沌遺傳算法的流程框圖。逡逑ｆ算法開(kāi)始、］逡逑＇￣Ｉ＾＾逡逑編碼逡逑種群初始化邋——？邋混沌初始化邐基于Ｔｅｎｔ映射逡逑｜逡逑ｔ邋…邐「邐邐－－－－－邐；逡逑邐＾應(yīng)適度函數(shù)邋－＊？邐改進(jìn)適應(yīng)度函數(shù)邐適應(yīng)度值轉(zhuǎn)換逡逑：邐ｒ邐：邐ｉ邐邋邐邋：逡逑［邋邋邐—１邋邐亨邐邐邋：［＇邐￣＾逡逑混沌擾動(dòng)邐選擇邐…？邋混沌選擇邐對(duì)相同個(gè)體添加混沌擾動(dòng)逡逑２邋！邐邐邐邐邐邐邐＼逡逑邐邐Ｉ邐邋：邋｜邐逡逑精英保留邐交叉邐自適應(yīng)交叉邐與代數(shù)和當(dāng)前適應(yīng)度相關(guān)邋｜逡逑；邋：邐邋邐邐－逡逑變異邐＞邐自適應(yīng)變異邐混沌變異方式逡逑？

對(duì)比圖,對(duì)比圖,函數(shù),混沌遺傳算法

４和函數(shù)５最優(yōu)值分別為０和－１８６．７３０９。逡逑析：逡逑過(guò)表中數(shù)據(jù)對(duì)比，改進(jìn)混沌遺傳算法的迭代次數(shù)遠(yuǎn)小于文獻(xiàn)中算法，以及混沌遺傳算法，說(shuō)明了改進(jìn)混沌遺傳算法具有更可以看出，改進(jìn)混沌遺傳算法收斂時(shí)迭代次數(shù)相比于其他的優(yōu)據(jù)在使用Ｍａｔｌａｂ仿真過(guò)程中的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，其中很大的因素在體進(jìn)行小幅度的混沌擾動(dòng)以及對(duì)適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行提高。這兩方的尋優(yōu)速度，從這一方面也可以看出，當(dāng)遺傳算法的局部搜索也會(huì)有很大的提高。逡逑－３２－逡逑

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