本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的遺傳算法研究

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【摘要】：自1998年的Watts和Strogatz提出“小世界”網(wǎng)絡(luò)模型，1999年Barabàsi和Albert提出“無(wú)標(biāo)度”網(wǎng)絡(luò)演化模型以來(lái)，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究在實(shí)證分析、網(wǎng)絡(luò)的演化模型、網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)行為和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的應(yīng)用這四個(gè)方面取得了驚人的進(jìn)展。遺傳算法是一種模仿生物進(jìn)化過(guò)程的啟發(fā)式搜索算法，從本質(zhì)上看，，其研究對(duì)象是一個(gè)由眾多個(gè)體組成的復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)。隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展人們開(kāi)始研究基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法。由于遺傳算法的種群結(jié)構(gòu)直接影響優(yōu)秀基因段的重組和傳播，所以一些研究集中在遺傳算法的種群結(jié)構(gòu)上。 信息流網(wǎng)絡(luò)描述了遺傳算法中個(gè)體間實(shí)際的迭代拓?fù)�，這為我們提供了一個(gè)新視角來(lái)研究遺傳算法。通過(guò)對(duì)信息流網(wǎng)絡(luò)的研究我們可以更好地理解遺傳算法在不同操作控制下的特性。本文對(duì)信息流網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度分布的進(jìn)行了詳細(xì)研究，包括冪律分布的標(biāo)度指數(shù)的變化。本文旨在揭示遺傳算法在不同操作下信息流網(wǎng)絡(luò)的特性，并給出不同于先前研究者給出的解釋。 我們根據(jù)經(jīng)驗(yàn)分析了遺傳算法中信息流網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)特性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，當(dāng)至少有一些選擇壓力的時(shí)候，信息流網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的度分布是無(wú)標(biāo)度的，并且當(dāng)度很小的時(shí)候度分布圖會(huì)出現(xiàn)分支現(xiàn)象。增大交叉率，減小變異率或是減小選擇壓力將會(huì)增加節(jié)點(diǎn)的平均度，因此導(dǎo)致標(biāo)度指數(shù)的減小。這些研究會(huì)對(duì)種群中基因物質(zhì)的分布和結(jié)合的理解有所幫助，并有益于提高遺傳算法的效率。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 信息流網(wǎng)絡(luò) 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：三峽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O157.5;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目錄6-8
• 引言8-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 課題科學(xué)意義和應(yīng)用前景9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)概述13-25
• 2.1 圖的概念及表示方法13-14
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)14-17
• 2.2.1 連接度(Degree)14-15
• 2.2.2 度分布函數(shù)(Degree Distribution)15
• 2.2.3 聚類系數(shù)(C/ustering Coefficient)15-16
• 2.2.4 特征路徑長(zhǎng)度(Characteristic Length)16-17
• 2.2.5 介數(shù)(Betweeness)17
• 2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)17-23
• 2.3.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)17-18
• 2.3.2 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)18-20
• 2.3.3 小世界網(wǎng)絡(luò)20-21
• 2.3.4 無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型21-23
• 2.4 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用舉例23-24
• 2.5 生活中我們對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的直觀認(rèn)識(shí)24-25
• 2.6 小結(jié)25
• 3 信息流網(wǎng)絡(luò)模型搭建25-39
• 3.1 遺傳算法基本原理26-28
• 3.2 遺傳算法的理論基礎(chǔ)28-29
• 3.2.1 模式定理28
• 3.2.2 積木塊假設(shè)28-29
• 3.3 遺傳算法特點(diǎn)及應(yīng)用29-30
• 3.3.1 遺傳算法的特點(diǎn)29-30
• 3.3.2 遺傳算法的應(yīng)用30
• 3.4 遺傳算法下信息流網(wǎng)絡(luò)的搭建30-39
• 3.4.1 問(wèn)題編碼30-31
• 3.4.2 初始種群設(shè)定31
• 3.4.3 適應(yīng)值函數(shù)31-32
• 3.4.4 遺傳算子分析32-35
• 3.4.5 信息流網(wǎng)絡(luò)建模與輸出35-39
• 3.4.6 信息流網(wǎng)絡(luò)標(biāo)度指數(shù)計(jì)算39
• 3.4.7 小結(jié)39
• 4 信息流網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性分析39-49
• 4.1 最大似然法原理40-41
• 4.2 測(cè)試函數(shù)41-44
• 4.3 不同操作下信息流網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)特性分析44-49
• 4.3.1 IFNs的分支特性44-46
• 4.3.2 不同交叉率和變異率下的IFN46-48
• 4.3.3 選擇壓力和IFN48-49
• 5 總結(jié)49-50
• 中外文參考文獻(xiàn)50-53
• 后記53-54
• 附錄：攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的部分學(xué)術(shù)論著54

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本文編號(hào)：793125